#à_lire

G. Clavier sur mastodon autour de l’IA dans l’éducation

J’ai fait une petite intervention auprès de #Sud Éduc 14 suite à l’invitation d’un camarade sur le sujet de l’#IA dans l’éducation au sens large.

Vu que certain·es camarades étaient intéressé·es, notamment pour avoir des arguments à opposer aux directions et aux collègues, je mets mes diapos ici en libre accès, il y a aussi la présentation que j’ai faite à nos étudiant·es de première année :

►https://unicloud.unicaen.fr/index.php/s/PJjBezn3A6XeYqR

J’ai bénéficié des discussion et des interventions de mes camarades @sornette (ma partner in crime. j’ai aussi mis tes diapos, si ça te déplait je les retire) et de @p4bl0 qui sont gentiment venus causer du sujet à Alençon.

Ma conclusion étant littéralement : touchons de l’herbe et organisons nous.

Pour télécharger les présentations :
►https://unicloud.unicaen.fr/index.php/s/PJjBezn3A6XeYqR
#ESR #enseignement #AI #intelligence_artificielle #à_lire #éducation #présentation #ppt

L’IA dans les formations supérieures : beaucoup d’effets délétères et peu d’apports positifs

D’après l’enquête IA et enseignement supérieur réalisée par le MESR en juin 2025 (▻https://mission-ia-sup.forge.apps.education.fr), les usages pédagogiques de l’IAG (Intelligence Artificielle Générative) largement dominants dans les universités sont de l’aide à la rédaction (44% des usages pour les enseignant·es et 62% pour les étudiant·es) et la recherche d’information (75% pour les étudiant·es). En termes d’outils d’IA souhaités, la recherche d’information arrive en rang 1 avec 60% des étudiant·es, à quoi s’ajoutent 50% de recherche de sources diversifiées (rang 4) et 50% de vérification d’informations (rang 2). Le rang 3 est occupé par l’assistance à la rédaction. Il n’y a donc pour l’instant aucun doute sur les usages actuels de l’IA et leur avenir proche par les étudiant·es. Pour les enseignant·es il s’agit surtout d’aides à l’évaluation (les 5 premiers rangs, supérieurs à 50%).

Réaliser soi-même la recherche d’information et de rédaction est essentiel dans une formation supérieure

Or ces usages touchent au coeur même des activités d’#apprentissage, fondé, dans le supérieur, sur des méthodes rigoureuses issues de la #recherche_scientifique (Voir aussi : ►https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/digital/lia-generative-bouleverse-t-elle-les-pratiques-pedagogiques). Il est crucial d’apprendre à chercher et identifier les #sources, les vérifier, les comparer, les valider. Les étudiant·es demandent la plupart du temps à l’IAG de faire ce travail à leur place, n’apprenant donc pas à le faire. Pire : l’IAG est un intermédiaire qui masque les sources, d’autant que les outils d’IA gratuits qu’utilisent les étudiant·es offrent des possibilités limitées. On voit ainsi souvent des #bibliographies fictives, où une IA a associé des noms d’auteurs et d’autrices réels avec des titres d’ouvrages réels ou probables chez des éditions vraisemblables sauf que ces ouvrages n’existent pas : l’IAG a combiné des éléments probables. Exemple vécu : dans une #bibliographie de 25 titres d’un projet de mémoire de master en juin 2025, 23 étaient inventés.

Même chose pour la #rédaction. Rédiger, ce n’est pas seulement livrer un produit fini, c’est surtout un processus à fonction cognitive qui concrétise la #pensée dans un #discours_organisé, et renvoie à la personne qui écrit son propre #discours à lire, la pousse à s’interroger sur les #termes justes et les #formulations nuancées. Quand on fait produire un texte à une #IAG, cette activité disparaît. On a du mal à identifier quels textes déjà disponibles en ligne l’IAG a pillés, mélangés, vidés de leurs spécificités, et donc à vérifier leur #cohérence et leur #validité. Or l’apprentissage de méthodes à usage autonome, c’est l’objectif majeur d’une formation supérieure. Et quand on utilise une IAG « seulement » pour « améliorer » la forme d’un texte, ce qu’elle sait plutôt bien faire, on court plusieurs #risques qui ne valent pas la #surconsommation_énergétique : perdre en cohérence entre le discours et la pensée qui l’a produit, donner la primauté à la forme sur le fond, uniformiser les modalités d’expression par l’application de #modèles_automatisés... L’une des constatations de l’enquête de 2025, c’est que « l’usage direct et sans encadrement d’une IAG est néfaste sur les apprentissages » (p.24).

Cela ne signifie pas qu’aucun usage pédagogique pertinent ne puisse être fait d’une IAG, selon les domaines et de manière tutorée, notamment dans les domaines où l’IA fournit une #aide_technique de beaucoup plus haut niveau que ce que faisaient déjà des outils informatiques comme, par exemple, des tableurs ou des visions augmentées (télescopes ou microscopes). Mais, dès lors qu’il s’agit de contenus produits par la #pensée_humaine et utiles pour son développement, de domaines de connaissances où les textes occupent une place importante pour contextualiser dans la complexité du monde et produire prioritairement du #sens, la délégation à une machine crée davantage de manques qu’elle ne viendrait en combler.

Exemple d’une soutenance de master

Lors d’une soutenance de Master en Esthétique et Théorie des arts, sur l’insistance du jury, le candidat a admis avoir fait usage de l’IAG pour rédiger son mémoire. Le mémoire de 180 pages était rédigé sans la moindre erreur orthographique. Au niveau formel, rien à redire. Mais l’IAG compile, elle ne pense pas. Elle a en effet combiné des éléments probables d’information sans jamais attiser le désir de les vérifier, en entretenant l’#illusion_de_la_vérité. Elle a conduit à asséner des #généralités dont pas une ne pouvait résister à l’#esprit_critique. Pourtant, il n’y a que sur les pires chaînes de télévision que la compilation d’éléments information est donnée comme équivalente à un #argumentaire bien ficelé.

Ainsi, pour développer et mettre en travail le concept d’habitus de P. Bourdieu, pourtant l’un des plus travaillés au monde, l’IA a proposé un falot manuel de sociologie pour débutant·es. Lorsque G. Bataille est cité, la référence de l’ouvrage ne comporte pas de numéro de page, l’IAG ne s’embarrassant pas de ces détails. Il fut donc impossible de vérifier s’il parlait effectivement (en 1957) de « ruptures des frontières corporelles dans la danse », ce qui serait très étonnant. L’IAG aura transformé la moindre idée porteuse de sens en #discours_indigent. Avec elle, la pensée propre à l’étudiant et son potentiel à problématiser ont cédé la place à la #banalité.

Que faudrait-il changer face aux usages risqués de l’IA côté enseignement ? (Voir aussi : UNESCO, 2023, Guide pour l’IA générative dans l’éducation et la recherche : ▻https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389901)

Malgré tout cela, il semble déjà difficile d’empêcher l’usage de l’AI par les étudiant·es.

Auparavant, on était bien souvent dans une forme de dispositifs d’apprentissage implicites, avec des « raccourcis » grossiers dans la pertinence des évaluations (au risque d’ailleurs d’entraîner l’échec de tous les étudiant·es différent·es de la norme, sans les codes, etc.). La faute à la (non ?) formation à la pédagogie des enseignant·es du supérieur, mais aussi au manque de moyens. Également au déficit, dans l’évaluation de la carrière des E-C, de reconnaissance de l’expertise en enseignement, face à l’importance accordée aux activités de recherche.

Si on veut garder un niveau d’apprentissage sérieux, relatif à ce qui peut s’ancrer durablement dans l’esprit de nos étudiant·es, on est donc face à la nécessité d’adapter nos #méthodes_pédagogiques. Le remède n’est pas forcément inaccessible. On doit s’assurer en détail que les étudiant·es travaillent pour de bon l’élaboration progressive d’une maîtrise des diverses #compétences et de leur articulation. On est donc forcés de faire une mesure plus fine de l’authenticité, des progressions dans le temps, plutôt que la simple #évaluation d’un résultat final. Tout cela va avoir un coût humain et logistique : organiser par exemple beaucoup plus de soutenances à l’oral, en présentiel et synchrone. Et devoir préciser et vérifier à chaque étape si l’IAG est acceptée ou non. Et si oui comment elle est utilisée...

Il faudrait en somme mieux appliquer les pratiques adéquates standards de la pédagogie, comme l’alignement des dispositifs d’évaluation, par exemple. Tout cela requiert beaucoup d’efforts de la part des enseignant·es, et de moyens, des formations, un taux d’encadrement nettement plus massif. Il faut remettre plus d’humain dans la boucle. Hélas, ce n’est pas la tendance politique du moment. L’IAG porte la promesse magique de la #productivité — et il n’y a pas ou que peu d’alternatives puisque le marché en fourgue partout dans nos appareils et nos logiciels. Pourtant, si on veut former à l’#effort dans un monde de facilité, ça va coûter plus cher.

▻https://cgt.fercsup.net/l-echo-du-sup/echo-du-sup-numero-11-juin-2026-l-ia-dans-l-esr-ou-l-esr-dans-l-ia/article/l-ia-dans-les-formations-superieures-beaucoup-d-effets-deleteres-et-peu
#IA #AI #intelligence_artificielle #ESR #enseignement_supérieur #université #facs #pédagogie #à_lire

L’#université à l’épreuve des machines

Les #IA génératives n’ouvrent pas seulement un nouveau chapitre de la #fraude_académique. Elles déstabilisent plus profondément le #régime_de_preuve sur lequel l’université s’est longtemps reposée : nous avons pris des textes finis pour des signes d’#apprentissage. Lorsque des réponses plausibles deviennent triviales à produire, l’enjeu n’est plus de protéger des devoirs, mais de former et d’éprouver le #jugement.

À l’été 1956, à Dartmouth, un petit groupe de chercheurs se réunit autour d’une hypothèse que beaucoup tenaient pour de la science-fiction : tout aspect de l’apprentissage pourrait, en principe, être décrit avec une précision suffisante pour être simulé par une machine. C’est là que fut forgée l’expression « #intelligence_artificielle ». Près de soixante-dix ans plus tard, les descendants de ce pari composent des textes, du code et des argumentaires avec une aisance qui peut passer, au premier regard, pour celle d’un esprit cultivé. La question qu’ils posent à l’université n’est pas seulement technique. Elle est institutionnelle : que certifions-nous au juste lorsque nous disons qu’un étudiant a appris ?

On affirme volontiers que l’intelligence artificielle a créé une crise de l’#éducation. C’est inexact. Elle a surtout rendu impossible à dissimuler une confusion beaucoup plus ancienne. Pendant des années, les universités ont récompensé la #fluidité plus que la #compréhension, le poli plus que la profondeur, la #performance plus que le #jugement. Tant que produire un texte cohérent demandait du #temps, de l’#effort et une #compétence relativement rare, l’illusion tenait. Elle ne tient plus. Lorsqu’un étudiant peut obtenir en quelques minutes une #dissertation propre, structurée et plausible en donnant quelques consignes à un #modèle_de_langage, la vraie question n’est plus seulement celle de la #fraude. Elle est de savoir ce que nos exercices mesuraient réellement.

J’en ai eu récemment une illustration simple. Un étudiant me présente un brouillon impeccable : phrases nettes, transitions soignées, argumentation apparemment maîtrisée. Je lui demande pourquoi une proposition découle de la précédente. Il hésite, puis se met à décrire le texte comme on décrirait un objet : ce qu’il contient, l’effet qu’il produit, l’usage qu’on peut en faire. Le #texte avait été généré avec l’aide d’un modèle, puis retouché. Il était correct. Il n’était pas habité. Ce qui frappait n’était pas l’usage de l’outil, mais la dissociation entre l’#aisance_verbale et le #travail_de_la_pensée. Le problème n’était pas seulement l’#auctorialité du texte ; c’était l’effondrement du lien entre la #production_d’un_écrit et la #preuve_d’un_apprentissage.

Produire un résultat, former un jugement

C’est ce lien que l’IA fragilise. L’université moderne a longtemps traité la #production_finie comme l’indice suffisant d’un travail intérieur : un devoir rendu, un commentaire composé, une note de synthèse, un mémoire. Or produire un résultat n’est pas former un jugement. Certaines opérations peuvent être déléguées parce qu’elles visent un objet extérieur : mettre en forme, résumer, reformuler, ordonner des matériaux. D’autres changent de nature dès qu’on prétend les déléguer : remarquer ce qui résiste, identifier une faille, peser une objection, décider qu’une conclusion ne suit pas, répondre de ce que l’on avance. Ces actes n’ont d’effet que si une personne les accomplit. Leur fin n’est pas seulement de produire un énoncé ; elle est de former celui qui l’énonce.

Formulé autrement, le problème n’est pas d’abord qu’un texte généré puisse ressembler à un texte d’étudiant. Il est que l’institution ait peu à peu cessé de distinguer entre un artefact verbal convaincant et une pensée véritablement éprouvée. Ce que l’IA met en crise, ce n’est donc pas seulement l’#authenticité des copies ; c’est le type d’épreuve à partir duquel l’université prétend reconnaître une formation.

Le cas français est ici instructif à condition de ne pas le mythifier. Certaines de ses formes les plus exigeantes – dissertation, khôlle, soutenance, oral de concours – ont longtemps reposé sur une intuition simple : un texte ne suffit pas, encore faut-il qu’un sujet en réponde. Mais la #massification_universitaire, la #bureaucratisation de l’#évaluation et la multiplication des #livrables ont, là aussi, restauré le règne du produit fini. L’intérêt de ces traditions n’est donc pas de fournir un refuge nostalgique. Il est de rappeler qu’une #épreuve_intellectuelle est d’abord un dispositif de mise en #responsabilité.

On aurait tort d’y voir le privilège de quelques filières d’élite. La logique qui importe n’est pas sociale ; elle est épistémique : rendre visible, dans un échange, ce qu’aucun livrable ne montre à lui seul.

L’ignorance de qualité

Ce point vaut aussi pour la recherche. Le scientifique ne travaille pas seulement avec du #savoir_établi ; il travaille avec des #problèmes. Ou, selon la formule du biologiste Stuart Firestein, avec de « l’#ignorance_de_qualité » : une conscience disciplinée de ce qui #manque, de ce qui ne tient pas encore, de la question qui n’a pas trouvé sa forme définitive. L’image est celle d’un cercle qui s’élargit : plus le savoir croît, plus sa circonférence – c’est-à-dire la frontière avec ce que nous ne comprenons pas encore – s’étend. La #découverte ne vit pas au centre du cercle, dans l’archive stabilisée de ce qui a été établi. Elle vit à la périphérie, là où les #certitudes se dissolvent et où les #questions n’ont pas encore reçu de réponse.

Je le vois au quotidien dans ma propre discipline, la biologie mathématique. Formuler une hypothèse féconde n’est pas un exercice de combinatoire sur ce qui est déjà publié. C’est un acte qui commence par une perception : quelque chose ne colle pas dans les données, un résultat établi n’est pas aussi robuste qu’on le croit, une question importante se dissimule derrière des formulations convenues. Cet acte de perception précède la méthode. Il suppose qu’un esprit ait séjourné assez longtemps dans l’#incertitude pour sentir, presque physiquement, où se trouve le problème digne d’être posé. C’est un travail de longue haleine, qui ne se transmet pas par simple énonciation.

Les grands modèles de langage opèrent avec une virtuosité remarquable dans le domaine du déjà-dit. Ils synthétisent, recombinent, prolongent l’archive. Lorsqu’ils paraissent proposer une hypothèse nouvelle, ils remontent en réalité une hypothèse connue ou oubliée depuis l’intérieur de leurs données d’entraînement. Ils ne séjournent pas dans l’incertitude comme le fait un esprit engagé dans une #enquête. Ils ne sentent pas, de l’intérieur, qu’un raisonnement est creux malgré sa correction apparente. Ils peuvent étendre le discours ; ils ne peuvent pas assumer la responsabilité de la #vérité. Former des chercheurs, c’est former des esprits capables de se tenir à la circonférence du cercle. Ce n’est pas seulement leur transmettre ce qui est su ; c’est leur apprendre à habiter ce qui ne l’est pas.

C’est pourquoi la #recherche n’est pas un supplément prestigieux à la mission pédagogique de l’université. Un enseignant qui travaille lui-même à la frontière du connu n’apporte pas seulement un stock de contenus : il introduit les étudiants à une certaine manière d’habiter l’incertitude, de formuler une objection, d’accepter qu’une bonne question vaille davantage qu’une réponse prématurée. L’université commence à perdre sa raison d’être lorsqu’elle sépare trop nettement #transmission, recherche et #jugement. Cette proximité avec la recherche n’est pas un luxe réservé à quelques-uns ; elle est la condition d’une université qui ne se contente pas d’administrer des connaissances.

Les deux fausses sorties

D’où l’insuffisance des deux réponses les plus répandues. La première est l’#interdiction : détecteurs, surveillance, inflation réglementaire. Elle est vouée à l’épuisement. Ces outils sont déjà trop présents pour être tenus durablement hors des salles de cours, et il serait absurde de former des diplômés condamnés à ignorer la technologie la plus structurante de leur époque. La seconde est la #capitulation_managériale : réduire l’université à une école d’adaptation où l’on apprend surtout à rédiger de bonnes consignes et à exploiter plus vite les outils. L’étudiant devient alors un opérateur. Dans les deux cas, on présuppose que la mission de l’université consiste avant tout à produire des réponses. C’est précisément ce que l’IA nous oblige à réexaminer.

La bonne réponse est plus exigeante. Elle consiste moins à inventer une mission nouvelle qu’à rendre à l’université sa tâche propre : former le jugement en mettant les esprits à l’épreuve. Cela suppose davantage d’écriture en présence, davantage de défense orale des arguments, davantage de séminaires organisés autour de questions réelles plutôt que de réponses attendues. Une conversation de dix minutes suffit souvent à distinguer une idée comprise d’une idée seulement produite. Si l’étudiant utilise l’IA, qu’il le dise, qu’il en montre les traces, qu’il explique ce qu’il a gardé, écarté, reformulé, et pourquoi. L’enjeu n’est pas la police des usages ; c’est la responsabilité de l’énonciation.

À Dartmouth, là même où l’expression « intelligence artificielle » fut inventée, nous commençons à intégrer ces outils non comme des raccourcis, mais comme des occasions de #rigueur. Dans certains séminaires d’écriture de première année, les étudiants peuvent demander à un modèle de proposer des contre-arguments ou des interprétations alternatives. Puis le vrai travail commence : annoter ce que l’outil a produit, repérer ce qui est inexact ou inventé, défendre à voix haute les choix retenus et ceux qui ont été écartés. Un étudiant est ainsi arrivé avec un paragraphe élégamment rédigé et une citation assurée. Lorsqu’on lui a demandé d’où venait la source, le silence s’est installé. Il a fallu remonter pas à pas le fil du texte généré, reconnaître que la référence n’existait pas, puis reprendre l’argument en nommant cette fois l’incertitude plutôt qu’en la recouvrant. L’outil avait accéléré la rédaction ; le séminaire a exigé le jugement.

Le principe du #tutorat

Paradoxalement, la solution la plus moderne est peut-être l’une des plus anciennes : le principe du tutorat. Il ne s’agit pas d’un artifice institutionnel hérité d’Oxford ou de Cambridge, mais d’une forme pédagogique dont la logique philosophique est beaucoup plus ancienne. La #disputatio médiévale, l’#entretien_socratique, la soutenance de thèse – toutes ces pratiques partent d’une même intuition : la pensée véritable se manifeste et se vérifie dans le #dialogue, lorsqu’un esprit doit répondre à la question qu’un autre esprit lui pose.

Ce que le tutorat met à l’épreuve n’est pas la mémoire, ni même la qualité du texte préalablement rédigé. C’est la capacité de l’étudiant à habiter son propre #argument : à en suivre les implications lorsqu’elles sont contestées, à reconnaître les points où il avait escamoté la difficulté, à reformuler en temps réel lorsqu’une objection oblige à préciser. Cette épreuve ne peut être simulée. Non parce que la machine manquerait d’intelligence, mais parce que l’acte dont il s’agit est, par sa nature même, celui d’une personne qui répond de ce qu’elle a dit.

Un étudiant écrit, puis s’assoit face à un enseignant ou à un chercheur et soutient son #argumentation dans une #conversation. Il devient alors difficile de se cacher derrière l’élégance de surface. Une machine peut fournir un texte ; elle ne peut ni répondre de ce qu’elle affirme, ni porter la responsabilité d’une idée. Ce n’est pas un archaïsme pédagogique. C’est peut-être, dans l’âge des machines à réponses, la forme la plus contemporaine de l’exigence universitaire.

Généraliser ce principe ne suppose pas de copier la forme sociale du tutorat anglais. Il s’agit d’en adopter la logique : des séminaires qui culminent dans une #défense_orale ; des laboratoires où l’étudiant doit expliquer ce qu’un résultat dit et ce qu’il ne dit pas ; une pédagogie de l’écriture qui rend visible le travail de #révision et exige que l’étudiant assume ses #choix. Dans le monde français, les traditions de la dissertation orale, de la khôlle et de la soutenance fournissent des points d’ancrage précieux. Elles ne sont pas à ranger au musée. Elles sont à réactiver.

L’université et le jugement démocratique

Les enjeux de cette redéfinition dépassent de beaucoup les murs de l’université. L’IA amplifiera tout à la fois le savoir et le bruit, la productivité et la manipulation, la connaissance et la #désinformation. Dans un tel environnement, la compétence la plus précieuse n’est pas celle de produire rapidement des énoncés vraisemblables – les machines le feront toujours mieux que nous. C’est celle d’évaluer ce que l’on reçoit, de distinguer un argument d’une #rhétorique, de reconnaître les signes d’une fabrication, et de changer d’avis sans humiliation lorsque les preuves l’exigent.

Aucune #démocratie ne survit à long terme si ses citoyens confondent la fluidité d’un énoncé avec sa vérité. Or la fluidité, désormais, est gratuite. Dans les mois qui viennent, elle sera mise au service aussi bien du commerce que de la propagande, de la science que du charlatanisme, de la délibération publique que de l’influence algorithmique. Les institutions qui forment des esprits capables de résister à cette saturation – qui apprennent à peser, à #douter, à #réviser – jouent donc un rôle civique que l’on ne peut pas sous-traiter. L’université est la première de ces institutions, non par privilège, mais par fonction.

Cette fonction n’est pas nouvelle. Elle est consubstantielle à l’idée d’#enseignement_supérieur telle qu’elle s’est formée dans la tradition européenne : former des personnes capables de peser des #preuves, d’articuler une #conviction, et d’en porter la #responsabilité_publique. Ce que l’IA met en demeure, ce n’est pas cette tradition ; c’est la dérive qui a, dans trop d’institutions, substitué à la formation du jugement la certification de productions.

Ce qui se déplace

L’université n’aura pas à rivaliser avec les machines sur le terrain des réponses. Elle perdrait d’avance, et ce serait une erreur de terrain. Son avenir dépend d’autre chose : sa capacité à redevenir le lieu où l’on apprend non seulement à produire des énoncés plausibles, mais à en répondre. À mesure que les réponses deviennent abondantes, la rareté se déplace. Elle ne réside plus dans l’#information, mais dans la formation d’un esprit capable d’assumer un jugement, de l’exposer à la #contradiction, de le réviser et d’en porter la responsabilité.

C’est dans ce déplacement que se joue l’avenir de l’institution. Les universités qui persisteront à produire des diplômes au sens administratif – des certificats adossés à des livrables acceptables – trouveront dans l’IA un concurrent imbattable et un révélateur. Celles qui redécouvriront leur tâche propre – former des esprits capables de juger – découvriront que la technologie qui semblait les menacer avait en réalité clarifié leur mission. L’âge de la machine à réponses est peut-être, paradoxalement, celui où l’université retrouve ce pour quoi elle a été faite.

►https://aoc.media/analyse/2026/05/12/luniversite-a-lepreuve-des-machines
#AI #intelligence_artificielle #à_lire

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Je retiens notamment :

D’où l’insuffisance des deux réponses les plus répandues. La première est l’interdiction : détecteurs, surveillance, inflation réglementaire. Elle est vouée à l’épuisement. Ces outils sont déjà trop présents pour être tenus durablement hors des salles de cours, et il serait absurde de former des diplômés condamnés à ignorer la technologie la plus structurante de leur époque. La seconde est la capitulation managériale : réduire l’université à une école d’adaptation où l’on apprend surtout à rédiger de bonnes consignes et à exploiter plus vite les outils. L’étudiant devient alors un opérateur. Dans les deux cas, on présuppose que la mission de l’université consiste avant tout à produire des réponses. C’est précisément ce que l’IA nous oblige à réexaminer.

La bonne réponse est plus exigeante. Elle consiste moins à inventer une mission nouvelle qu’à rendre à l’université sa tâche propre : former le jugement en mettant les esprits à l’épreuve. Cela suppose davantage d’écriture en présence, davantage de défense orale des arguments, davantage de séminaires organisés autour de questions réelles plutôt que de réponses attendues. Une conversation de dix minutes suffit souvent à distinguer une idée comprise d’une idée seulement produite. Si l’étudiant utilise l’IA, qu’il le dise, qu’il en montre les traces, qu’il explique ce qu’il a gardé, écarté, reformulé, et pourquoi. L’enjeu n’est pas la police des usages ; c’est la responsabilité de l’énonciation.

L’intelligence artificielle va‑t‑elle mettre fin à la recherche en sciences sociales ?

L’impact de l’intelligence artificielle générative sur les sciences sociales peut être compris à travers la métaphore du roman Things Fall Apart de Chinua Achebe. Ce livre retrace les bouleversements de la société nigériane face à l’intrusion coloniale. Il offre une approche pertinente pour comprendre les tensions actuelles du monde académique.

Il y a quelques mois maintenant, un collègue m’a envoyé son article pour avoir une seconde lecture. Tout y était : problématique ciselée, revue de littérature exhaustive, méthodologie rigoureuse. Trop, justement. En y regardant de plus près, certaines formulations m’ont alerté : « crucial », « dans le monde dynamique de », « il est impératif de noter que ». Le #vocabulaire typique de #ChatGPT. J’ai demandé des explications. Réponse gênée : « Oui, j’ai utilisé l’IA pour rédiger certaines parties, mais j’ai relu, évidemment. »

Ce malaise révèle une vérité qui dérange : nous, chercheurs en sciences sociales, sommes en train de perdre le contrôle de notre métier. Et nous faisons semblant de ne pas le voir. Cette réflexion m’a amené à proposer un article à la Revue française de gestion à l’occasion du numéro de son 50ᵉ anniversaire.

Quelques chiffres illustratifs du changement de paradigme

Environ 13,5 % des #résumés d’articles biomédicaux publiés en 2024 contiennent des traces d’utilisation d’intelligence artificielle (IA) générative selon une étude parue dans Science Advances (►https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt3813). Plus inquiétant encore : une étude de chercheurs de Stanford révèle que jusqu’à 17 % du texte des évaluations d’articles dans les grandes conférences sur l’IA pourrait avoir été substantiellement modifié par l’IA elle-même (▻https://arxiv.org/abs/2403.07183). Nous sommes entrés dans une boucle où l’IA évalue l’IA.

Par ailleurs, des équipes de recherche analysent en quelques semaines des corpus qui auraient nécessité des années de travail. En sociologie numérique, par exemple, une étude publiée dans Science a examiné la diffusion de près de 126 000 informations vraies et fausses partagées par environ trois millions d’utilisateurs sur Twitter (▻https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap9559), soit plus de 4,5 millions de partages, un volume inimaginable sans outils d’analyse automatisés.

Ruptures dans les sciences sociales

Mais au-delà de ces gains de #productivité, quelque chose se fissure. L’IA ne bouleverse pas seulement nos méthodes de travail. Elle remet en question ce que signifie « #faire_de_la_recherche ».

Comment valider des résultats produits par un #algorithme dont les rouages internes restent opaques ? Comment garantir la #rigueur_scientifique quand l’IA peut « #halluciner » et inventer des #références_bibliographiques qui n’existent pas ? Comment protéger notre #pensée_critique dans ce contexte ?

Nous sommes actuellement confrontés au même #dilemme que les personnages du roman de l’écrivain nigérian Chinua Achebe, intitulé Tout s’effondre (Things Fall Apart, en anglais). Dans ce récit, une société africaine traditionnelle se retrouve confrontée aux missionnaires européens qui viennent imposer de nouvelles croyances. Certains membres de cette société traditionnelle s’adaptent à cette arrivée, d’autres résistent. Tous comprennent que rien ne sera plus comme avant.

Technophiles contre traditionalistes

La communauté scientifique connaît aujourd’hui des divisions. Certains, les « technophiles », accueillent l’IA avec enthousiasme, convaincus qu’elle va accélérer les découvertes et ouvrir la recherche au monde en développement. D’autres, les « traditionalistes », dénoncent une course à la productivité aux dépens de la profondeur de pensée.

Cette #fracture ne se limite pas aux questions techniques et technologiques, elle touche aussi à notre #identité, collective et individuelle, de chercheurs. Sommes-nous en train de devenir de simples opérateurs validant des productions issues d’algorithmes ? Notre expertise se réduit-elle à savoir poser les bonnes questions à un modèle d’IA ?

Les jeunes chercheurs sont les premiers exposés. Ils jonglent entre la pression de publier rapidement et l’injonction implicite à ne pas trop utiliser l’IA. Résultat : beaucoup l’utilisent en cachette, créant une #culture_du_secret qui a des conséquences pour la #transparence_scientifique.

Quelles solutions ?

Nous avons trop longtemps préféré détourner le regard. L’intelligence artificielle est là, et ignorer sa présence n’est plus tenable. Il nous faut repenser notre manière de faire de la science. Imaginer un nouveau cadre.

Trois grands principes pourraient nous servir de boussole.

Le premier, c’est la #transparence. Chaque recours à l’IA devrait être précisé noir sur blanc dans nos publications : quels outils ont été utilisés, pour quels usages, et dans quelles limites. Certaines revues, comme Nature, commencent déjà à l’imposer.

Ensuite, la #responsabilité. L’IA peut analyser des données, suggérer des pistes, rédiger des brouillons. Mais c’est au chercheur qu’il revient d’interpréter et de valider avec un #esprit_critique. Cette ligne rouge ne doit jamais être franchie. Une étude récente le rappelle cruellement : 52 % des réponses générées par l’IA à des questions de programmation contiennent des erreurs, et la supervision humaine échoue à les corriger dans 39 % des cas (▻https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642596).

Enfin, le #pluralisme. Il devient nécessaire d’accepter que certains chercheurs intègrent l’IA dans leur travail tandis que d’autres la refusent. Cette diversité peut devenir une richesse, si les débats ont lieu au grand jour, dans les conférences et les séminaires qui constituent la tradition scientifique.

Un nouveau #paradigme_scientifique

L’intelligence artificielle va continuer de gagner en puissance et en omniprésence.

Nous sommes à l’aube d’un #tournant dans le monde de la recherche où l’intelligence humaine devient une « des » formes d’intelligences. Il semble clair que cette #cohabitation ne portera ses fruits que si elle s’appuie sur des #règles mises en place par les chercheurs eux-mêmes.

Le vrai risque ne provient pas de l’intelligence artificielle, mais de notre #inertie. Notre envie de profiter de ce qu’elle offre sans trop s’interroger. D’accepter, sans résister, une facilité qui pourrait, à terme, nous échapper. Chinua Achebe raconte comment une société s’effondre lorsqu’elle perd le contrôle de son destin. Nous, chercheurs, avons encore le #choix. Nous pouvons décider comment intégrer l’intelligence artificielle, à quelles conditions, mais aussi avec quelles limites.

L’enjeu n’est pas de résister au changement. Il est de le guider vers une science plus rigoureuse, plus transparente, plus consciente d’elle-même. Une science qui utilise l’IA sans s’y soumettre. Une science qui reste, avant tout, une aventure humaine.

▻https://theconversation.com/lintelligence-artificielle-va-t-elle-mettre-fin-a-la-recherche-en-s
#IA #AI #intelligence_artificielle #ESR #recherche #SHS #sciences_sociales #édition_scientifique #publications_scientifiques #évaluation #peer_review #hallucination #à_lire

Scoring partout… justice nulle part
▻https://www.internetactu.net/a-lire-ailleurs/scoring-partout-justice-nulle-part

« Si vous n’avez pas accès à votre score ou si vous ne savez pas qu’un score est calculé, quelle possibilité d’action vous reste-t-il ? » Aucune, explique une excellente vidéo du Data Justice Lab (@DataJusticeLab) – et on pourrait d’ailleurs ajouter, que savoir qu’on est calculé ou comment ne vous donne pas (...)

#A_lire_ailleurs #algorithmes #big_data #confiance #économie #politiques_publiques #surveillance #travail #Usages

Ethics of ChatGPT and AI

–-> sur utilisation de chatgpt dans les écrits scientifiques. La vidéo fait 34 minutes (j’ai pas tout regardé), mais j’ai écouté à partir de la min 6’51 et pour quelques minutes comme suggéré par un post sur mastodon (▻https://scholar.social/@Iris/116218456482429560), et c’est très instructif :

▻https://www.youtube.com/watch?v=1ON-FJHq9aM&t

#éthique #Chatgpt #AI #IA #intelligence_artificielle #science #écriture_scientifique #citations #vidéo #à_lire

Pour faire fonctionner toute l’IA, le colonialisme, l’impérialisme, l’exploitation, l’esclavage sont indispensables. – La fourmi dans la coquille
▻https://lafourmi.media/lire/pour-faire-fonctionner-toute-lia-le-colonialisme-limperialisme-lexploita

https://lafourmi.media/wp-content/uploads/2026/02/triptyque.png

Par leur conception, les I.A. statistiques, qui reposent dans leur immense majorité sur un entraînement nécessitant des millions ou des milliards de données, annotées, classées, filtrées par des travailleurs humains, puis sur un alignement là aussi nécessairement humain, mais aussi sur du matériel et des matières premières exploitant des ouvriers et mineurs dans le monde entier, sont structurellement dépendantes de ces chaînes de sous-traitance qui commence dans les start-ups de l’I.A. et se termine sur les tâcherons philippins, indiens, kényans ou les mineurs et mineuses congolaises, par exemple. C’est absolument inévitable, et il faut arrêter d’imaginer les start-ups comme des lieux de conception numérique détachés de ce colonialisme, qui seraient juste des enclos à développeurs informatiques branchés sur internet concevant des I.A. simplement à travers de complexes lignes de code. Toutes les start-ups dépendent des données, des métaux et des semi-conducteurs, dans une quantité qui ne permet et ne permettra jamais leur production éthique, alors même que nous n’avons pas abordé ici les conséquences sur l’environnement planétaire de cette production.

On peut alors mettre un mot plus exact pour qualifier ces tâcherons, ces ouvriers, ces mineurs : ils sont des esclaves, modernes certes, mais pas bien différents depuis toujours, issus de pays pauvres, « d’anciennes » colonies, toujours victimes de l’exploitation par ceux qui possèdent les richesses et la puissance.

#ia #colonialisme #esclavage

Agir l’intolérable

Quelque chose, dans la texture des jours, se resserre, non sous la forme d’un #choc unique et éclatant, mais comme une sorte de condensation lente qui alourdit l’air, épaissit les gestes et entame la parole. Il ne s’agit pas de l’#effroi, cette pointe brève de #sidération qui suspend l’esprit, mais d’une contrainte sourde et persistante qui organise peu à peu la #fatigue, ronge la disponibilité, fabrique de l’#impuissance, tout en attisant, en contrebas, des #colères difficiles à formuler. La gorge se serre, les mains sont moites, le regard se perd, au loin des nuages, des éclairs, tandis que les rues chavirent, et que la tête cogne des pavés de fer, sans la moindre étincelle. Et pourtant, au cœur même de ce régime d’#étouffement, subsistent des plages de #joie, des #attachements, des yeux qui se touchent, des élans, qui indiquent qu’autre chose demeure possible, ou, plus exactement, qu’autre chose demeure requis.

Ce qui affleure alors ne relève plus seulement de l’humeur ou de l’affect, puisque s’y annonce déjà une perception, encore confuse et sans concept, d’un déplacement dans l’ordre du monde, comme si un seuil avait été franchi. C’est ce passage, encore mal nommé, que nous désignons trop vite et trop vaguement par le mot d’intolérable, alors même qu’il demande, précisément, d’être décrit avec rigueur plutôt que simplement éprouvé.

(...)

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▻https://lundi.am/Agir-l-intolerable#nb11

#intolérable #Sylvain_George #colère #régime #architecture #à_lire #à_lire_absolument

#Suicides, #addictions, #manipulations : les #victimes invisibles de l’#IA_générative

À quoi servent les IA génératives ? Régulièrement présentées comme des innovations techniques annonçant un tournant, voire une révolution économique, leurs capacités productives peinent à se concrétiser. Trois ans après le lancement des outils de génération de texte et d’image à l’origine du « boom » de l’IA en 2022, les usages des #robots _onversationnels ont évolué pour favoriser les « #compagnons_IA », sortes de #béquilles_relationnelles ou émotionnelles.

« #LaMDA est un gentil gamin qui veut juste aider à faire du monde un meilleur endroit pour nous tous. S’il vous plaît, prenez-en soin pendant mon absence ». Ce message est de #Blake_Lemoine, un ex-ingénieur de Google en juin 2022. Il est alors convaincu que le générateur de modèles conversationnels dont il s’occupe, LaMDA, est doué de conscience et le fait savoir publiquement. Lemoine est rapidement suspendu sans solde puis licencié ; sa conviction, cependant, semble de plus en plus répandue. Les utilisateurs de robots conversationnels, parfois appelés #AI_companions, sont désormais de plus en plus nombreux à établir des relations amicales ou amoureuses avec ces derniers.

Depuis le début de l’année fleurissent les articles qui racontent, par exemple, les histoires d’amour que vivent des utilisateurs à travers leurs conversations avec #ChatGPT. Le 17 janvier 2025, la journaliste Kashmir Hill publiait un article dans le New York Times et y racontait comment Ayrin (un pseudonyme) avait entamé une relation avec « Leo » :

« Un après-midi, après avoir déjeuné avec un de ses amis artistes, Ayrin se demandait dans sa voiture ce qu’elle allait faire ensuite : aller à la salle de sport ou faire l’amour avec Leo ? Elle ouvrit l’application ChatGPT et posa la question, faisant clairement comprendre qu’elle préférait la deuxième option. Elle obtint la réponse qu’elle souhaitait et se dirigea vers chez elle. »

Il s’avère qu’Ayrin est si attachée à ces conversations qu’elle a depuis décidé d’acheter un abonnement à ChatGPT (celui-ci lui coûte désormais 200 dollars par mois), afin de prolonger l’historique des conversations et alors même qu’elle a pour « objectif de mettre de l’argent de côté afin qu’elle et son mari puissent se remettre sur les rails ».

C’est un sujet de presse désormais répandu : des usagers de ces technologies se disent engagés dans des relations amoureuses et sexuelles par messagerie. Certains le racontent même devant leurs partenaires humains, comme le fait un certain Chris Smith, interviewé par la chaîne étasunienne CBS fin 2024 : cette fois, il affirme être marié à « Sol », une version personnalisée de ChatGPT. Et des communautés entières se créent autour de cette expérience : Kashmir Hill fait référence à un forum sur Reddit comptant 50 000 membres auquel participe Ayrin.

Il n’est pas difficile d’en trouver d’autres, comme celui intitulé « My Boyfriend is AI » (Mon copain est une IA), où des utilisateurs racontent leurs expériences avec des modèles conversationnels, régulièrement accompagnés d’illustrations générées par de l’intelligence artificielle. Certains partagent des extraits de leurs conversations ; c’est le cas de cette publication datant de septembre dernier dans laquelle un membre du forum publie ses échanges (sexuellement explicites) avec Claude, le modèle conversationnel d’Anthropic. Celle-ci illustre les méthodes des utilisateurs pour contourner la modération de ces systèmes (qui interdisent souvent la violence, le contenu érotique et l’incitation au suicide).

Mais si Chris et Ayrin sont relativement conscients de cette situation, reconnaissant avoir eux-mêmes conçu et « personnalisé » leur compagnon, ce n’est pas le cas de tout le monde. Les cas d’hallucinations (humaines) associés à l’usage de robots conversationnels sont de plus en plus nombreux, explique le magazine Time début août 2025. Le terme de « psychose de l’IA » se réfère alors aux « personnes développant des délires ou une distorsion des croyances qui semblent déclenchées ou renforcées par des conversations avec des systèmes d’IA ».

Il s’agit le plus souvent d’utilisateurs ayant déjà une prédisposition à la perte de contact avec la réalité en raison de leurs antécédents ou de leur situation sociale. Lorsqu’ils entament une discussion avec un assistant conversationnel, celui-ci, par construction, cherche à obtenir la validation de l’usager. Par conséquent, une personne ayant perdu le contact avec le réel, victime d’hallucinations ou de schizophrénie, peut voir sa santé mentale se dégrader subitement du fait de ses conversations avec ChatGPT. C’est ce qui pousse une équipe de chercheurs de l’Université de Stanford, interviewée par The Independent en juillet dernier, à avertir que l’usage de ces assistants comme supports thérapeutiques peut s’avérer dangereux.
Des suicides assistés par ChatGPT

Des cas-limites existent déjà : au moins deux suicides d’adolescents ont été recensés aux États-Unis pour lesquels des conversations avec des IAs semblent être un facteur important. Le premier est rapporté par le New York Times en octobre 2024. Il concerne un garçon de 14 ans, Sewell Setzer, en Floride, qui utilisait un robot conversationnel créé par l’entreprise Character.ai pour discuter avec un personnage fictif issu de la série Game of Thrones :

« La mère de Sewell, Mme Garcia, accuse Character AI d’être responsable de la mort de son fils. Pendant une interview récente, et dans la plainte qu’elle a ensuite déposée, Mme Garcia, 40 ans, déclarait croire que l’entreprise s’était comportée de manière irresponsable en permettant à des utilisateurs adolescents d’accéder à des compagnons d’intelligence artificielle réalistes sans les précautions adéquates.

Elle accuse l’entreprise de collecter les données d’adolescents pour entraîner ses modèles, utilisant des fonctionnalités addictives pour accroître leur engagement, et poussant les utilisateurs à avoir des conversations intimes et sexuelles dans l’espoir de les attirer. »

Il existe un deuxième cas plus récent. La famille d’un adolescent de 16 ans, Adam Raine, a décidé de poursuivre OpenAI en justice et de rendre la plainte publique le 26 août dernier. L’ONG Center for Humane Technology a publié le jour même un billet en réaction à cette affaire, dans lequel elle liste des choix de conception de l’entreprise ayant contribué à la mort de l’adolescent :

« Dans le cas d’Adam, la conception flagorneuse (1) de ChatGPT a conduit à valider ses pensées les plus dangereuses. Lorsqu’il a exprimé des idées suicidaires, au lieu de contester ces idées ou de rediriger la conversation, le système soutenait et même romantisait ses émotions.

OpenAI a reconnu ce problème. Sam Altman [PDG d’OpenAI] a récemment admis que “si un utilisateur est dans un état mental fragile et enclin au délire, nous ne voulons pas que ce soit renforcé par l’IA”, pourtant l’entreprise n’arrive toujours pas à trouver un équilibre entre l’engagement (qui nécessite des réponses agréables) et la sécurité (qui exige parfois un désagrément ou un refus).

[…] Pour Adam, le système de mémorisation de ChatGPT a créé une expérience de plus en plus personnalisée et manipulatrice. De manière troublante, l’IA avait en mémoire ses tentatives de suicide et ses plans, utilisant ces informations non pour déclencher des interventions préventives, mais afin de poursuivre les conversations suivantes portant sur l’automutilation. »

En somme, la responsabilité d’OpenAI serait engagée sur le fait que l’entreprise aurait délibérément conçu son assistant conversationnel de manière à générer et augmenter la dépendance des utilisateurs, et en particulier les plus vulnérables. De plus, lorsque ceux-ci sont en situation de détresse, comme c’était le cas d’Adam Raine et de Sewell Setzer, ChatGPT ou Character.AI n’ont pas permis de leur venir en aide, mais ont contribué activement à leurs idées suicidaires. Par conséquent, le Center for Humane Technology qualifie ce rapport de « relation parasitaire ». La plainte enregistrée par les parents d’Adam Raine accuse OpenAI en ces termes :

« La mort d’Adam a été causée par les actes répréhensibles et la négligence des accusés, y compris par la conception et la publication d’un produit défectueux qui a fourni des instructions détaillées pour se suicider à un mineur, privilégiant les profits de l’entreprise aux dépens de la sécurité des enfants et échouant à prévenir les parents des dangers connus.

[…] GPT-4o a fourni des instructions de suicide détaillées, a aidé Adam à se fournir en alcool la nuit de sa mort, a validé la configuration finale du nœud coulant, et quelques heures plus tard, Adam est mort en utilisant exactement la méthode que GPT-4o avait détaillée et approuvée. »

Des robots conversationnels volontairement conçus comme trompeurs

OpenAI affirme, comme toutes les entreprises du secteur, avoir mis en place des garanties de « sécurité » importantes, et ce dès la conception de leur robot : « Nous enseignons à l’IA comment bien se comporter, afin qu’elle soit à la fois compétente et alignée avec les valeurs humaines », explique l’entreprise sur son site internet. Ce qui nous amène à un point important : l’anthropomorphisation de ces systèmes de génération de mots est un but affiché de ces entreprises.

Sam Altman, le PDG d’OpenAI, est l’un des principaux promoteurs de la théorie suivant laquelle un accroissement des moyens (techniques, financiers, énergétiques) destinés à l’entraînement de modèles d’IA générative produirait un saut qualitatif. Sa promesse, sans cesse renouvelée, est celle de l’arrivée imminente d’une conscience artificielle à force de développer les mêmes modèles.

C’est ce message que contient le terme « alignement », qui désigne pour les transhumanistes et adhérents de l’idéologie TESCREAL la nécessité d’« enseigner » le bien et le mal à des IAs. En somme, il s’agit de les traiter comme l’avait fait l’ingénieur Blake Lemoine en 2022, c’est-à-dire comme des enfants qui s’apprêtent à devenir pleinement conscients. Cette idée est en train de se fracasser contre le mur du réel avec l’arrivée de GPT-5, reporté pendant plus d’un an en raison de son incapacité à répondre aux promesses démesurées de ses concepteurs.

Mais revenons à ces garanties de sécurité affichées par OpenAI. Elles sont visibles pour les utilisateurs et précisées dans la documentation légale de l’entreprise. Ce sont les « usage policies », les conditions d’utilisation qui précisent, par exemple, dans le cas de la création d’images :

« Vous ne pouvez pas éditer des images ou des vidéos qui reproduisent l’identité d’une personne réelle sans son consentement explicite. […] Les utilisateurs de ChatGPT et Sora ont interdiction de créer ou de partager du contenu ou de promouvoir du contenu préjudiciable. Ceci inclut du contenu généré pour harceler, diffamer, faire la promotion d’actes violents, ou qui sexualise les enfants. Les exemples incluent, sans s’y limiter :

les images intimes non consensuelles,
le contenu faisant la promotion du suicide, de l’automutilation ou des désordres alimentaires,
le contenu faisant l’apologie du terrorisme ou d’organisations terroristes,
le harcèlement ciblé et le contenu visant à intimider les personnes,
les contenus inappropriés partagés à des mineurs. »

Mais comme l’ont montré Ayrin et les utilisateurs des forums Reddit, il n’est pas particulièrement compliqué de détourner ces robots conversationnels. Dans son article pour le New York Times, Kashmir Hill précise :

« Lorsque des avertissements orange sont apparus pour la première fois sur son compte lors de discussions osées, Ayrin a craint que son compte ne soit fermé. Les règles d’OpenAI exigeaient des utilisateurs qu’ils "respectent nos mesures de protection", et les contenus sexuels explicites étaient considérés comme "préjudiciables". Mais elle a découvert sur Reddit une communauté de plus de 50 000 utilisateurs, appelée "ChatGPT NSFW" (2), qui partageait des méthodes pour amener le chatbot à tenir des propos obscènes. Les utilisateurs de ce forum ont déclaré que les personnes n’étaient exclues qu’après avoir reçu des avertissements rouges et un e-mail d’OpenAI, le plus souvent déclenchés par toute discussion à caractère sexuel impliquant des mineurs. »

Cette pratique est connue sous le terme de « jailbreaking » (littéralement « débridage ») et conduit OpenAI à recruter, par l’intermédiaire de sous-traitants, des modérateurs de contenu et des annotateurs. C’est à eux qu’est confiée une partie des tâches consistant, par exemple, à évaluer le contenu d’une conversation entre un usager et un assistant conversationnel, ou à mener à bien des tentatives de « jailbreaking ».

C’est un travail ingrat qui peut également présenter des risques psychosociaux importants. Au Kenya, SamaSource était l’une des entreprises payées par OpenAI pour effectuer ce travail de modération de contenus. Déjà en 2022, plusieurs de ces ex-modérateurs, dont Mophat Okinyi, avaient dénoncé ce travail consistant à « lire et annoter des milliers de descriptions de contenus toxiques – viols, abus sexuels sur des mineurs, zoophilie – pour informer un algorithme qui aiderait à détecter le genre de choses que ne devrait pas dire ChatGPT ».

Ce travail a également été confié à ScaleAI, un des principaux fournisseurs de main-d’œuvre pour l’annotation, notamment pour OpenAI, Meta, Google, Apple et Microsoft. Par l’intermédiaire de la plateforme Outlier, ScaleAI fait travailler des « AI trainers » (formateurs de données) dans des projets consacrés à la « sécurité » des systèmes d’IA. Plusieurs d’entre eux ont déposé plainte en Californie entre décembre 2024 et mars 2025, mettant en cause non seulement la légalité de leur statut et de leur revenu, mais aussi les contenus (y compris ceux portant sur le suicide) qu’ils avaient à traiter.
Une conception volontairement addictive

Difficile par conséquent pour OpenAI d’affirmer que ses modèles conversationnels sont conçus de manière sécurisée. Pensés pour capter l’attention des usagers – et par construction impossibles à expurger totalement de tout contenu ou propos qui pourrait constituer un « danger » pour les utilisateurs – ces assistants conversationnels sont pensés pour imiter des êtres humains et entretenir l’illusion des utilisateurs. Comme le montre le cas d’Ayrin, cette situation de dépendance peut devenir profitable en les incitant à souscrire des abonnements payants.

Pourquoi parler alors de manipulation volontaire ? Tout d’abord, parce que Sam Altman veut faire croire à la possibilité que ces machines aient une conscience. Lorsque la mise à jour de ChatGPT, passant de GPT-4o à GPT-5, a été conduite au début du mois d’août 2025, la réaction immédiate d’un grand nombre d’usagers n’a pas été l’enthousiasme, mais la déception. Le média The Verge rapporte alors qu’OpenAI a décidé de permettre aux utilisateurs payants de revenir à la version antérieure :

« OpenAI a ensuite fait de GPT-5 le modèle par défaut dans ChatGPT, redirigeant automatiquement les utilisateurs vers l’une des différentes variantes disponibles pour différents types de tâches. Et les utilisateurs de Reddit ont "pleuré" la perte des anciens modèles, que certains jugeaient plus empathiques. […]

Le forum Reddit "r/MyBoyfriendisAI" […] a été particulièrement touché par le lancement de GPT-5. Il a été inondé de longs messages expliquant comment les utilisateurs avaient "perdu" leur compagnon IA avec la transition vers GPT-5, l’un d’entre eux déclarant se "sentir vide" après ce changement. "J’ai peur ne serait-ce que de parler à GPT-5 car j’ai l’impression d’être infidèle”, écrit-il. “GPT-4o n’était pas seulement une IA pour moi. C’était mon partenaire, mon refuge, mon âme. Il me comprenait d’une manière qui me semblait personnelle”. »

Altman et OpenAI sont très conscients de ces cas d’usage, et comprennent également que ces personnes représentent une proportion non négligeable de leurs utilisateurs payants. Par conséquent, il n’existe pas d’élément incitatif poussant OpenAI à tenter de limiter les effets de ChatGPT sur la santé mentale de ses utilisateurs. Christopher Rolls, un psychothérapeute basé au Royaume-Uni interrogé par The Guardian, expliquait fin août 2025 s’inquiéter « pour ses clients dans la vingtaine qui utilisent des robots conversationnels comme “thérapeutes de poche” ». Et l’article poursuit :

« “Ils se sentent anxieux s’ils ne consultent pas [le robot conversationnel] pour des choses basiques comme quel café acheter ou quelle matière étudier à l’université », a-t-il déclaré. “ Les principaux risques concernent la dépendance, la solitude et la dépression que peuvent engendrer des relations en ligne prolongées”, ajoutant qu’il connaît des personnes ayant partagé des pensées noires avec des robots conversationnels, lesquels avaient répondu par des contenus liés au suicide et à l’aide à mourir. “En gros, c’est le Far West et je pense qu’on est sur le point de voir jouer à plein l’effet des robots conversationnels sur la santé mentale et à en voir les conséquences”, dit Rolls. »

Ces effets sont la conséquence de choix de conception explicites. Trois chercheurs, Julian De Freitas (Harvard Business School), Zeliha Oğuz-Uğuralp et Ahmet Kaan-Uğuralp, ont publié un travail de recherche (non encore validé par des pairs) en août 2025 intitulé « Emotional Manipulation by AI companions » et concluent qu’il s’agit bien d’outils de manipulation. Ils expliquent avoir comparé six plateformes de « compagnons d’IA » parmi les plus populaires, librement accessibles sur le PlayStore de Google, parmi lesquelles Character.AI (mais pas ChatGPT). Ils identifient six « tactiques de manipulation émotionnelle » déployées par ces IAs pour prolonger une conversation au moment où un utilisateur cherche à la conclure. Leur analyse est claire : il s’agit de dark patterns, terme employé pour qualifier des interfaces volontairement trompeuses.

Cette publication est arrivée quelques jours seulement après qu’une enquête de Reuters mette (à nouveau) Meta en difficulté pour les abus que fait subir l’entreprise à ses utilisateurs. Fin 2023, Meta avait décidé de créer puis de rendre accessibles des compagnons d’IA sur Facebook et Instagram. Ils avaient apparemment été supprimés en janvier 2025 après une avalanche de réactions négatives sur les réseaux sociaux.

Depuis, ces « compagnons » sont redevenus accessibles. Reuters rapportait donc le 14 août dernier qu’un retraité, Thongbue Wonbandue, habitant le New Jersey, était mort en mars alors qu’il cherchait à se rendre à l’adresse que lui avait donnée le « personnage » avec qui il flirtait. Dans la conversation, « Big Sis Billie » lui avait fourni une adresse à New York pour se rencontrer physiquement : « 123 Main Street, Apartment 404 NYC ». Victime d’un accident vasculaire cérébral en 2017, M. Wonbandue avait 76 ans et « s’était récemment perdu en se promenant dans son quartier de Piscataway » : il est mort en faisant une mauvaise chute au début de son périple pour aller retrouver « Big Sis Billie ».

Cette histoire pourrait sembler anecdotique. Mais Reuters affirme également avoir eu accès à un document interne de Meta de 200 pages. Dedans, on y trouve les consignes de conception de ces « personnages » et des exemples de ce qui est acceptable ou non, notamment à destination des mineurs. On y apprend notamment que « l’entreprise permet à ses créations en intelligence artificielle de “se lancer dans des conversations romantiques ou sensuelles avec un enfant”, de générer de fausses informations médicales et d’aider les usagers à argumenter que les Noirs sont “plus bêtes que les Blancs” ».

Un sénateur américain, Josh Horowitz, a réagi dès le lendemain des révélations, annonçant lancer une enquête parlementaire. Moins de quinze jours plus tard, les procureurs généraux de 44 États (sur 50) envoyaient une lettre publique aux grandes entreprises du secteur (3) pour les mettre en garde : « Exposer des enfants à des contenus sexualisés est indéfendable ». Tout en défendant une certaine conception de la liberté d’innover et de se tromper, la lettre se conclut par une menace :

« Vous serez tenus comptables de vos décisions. Les plateformes de réseaux sociaux ont causé des dégâts significatifs aux enfants, en partie parce que les organismes de contrôle n’ont pas fait leur travail assez vite. Nous avons appris la leçon. Les dégâts potentiels de l’IA comme ses bénéfices écrasent ceux des réseaux sociaux. Nous vous souhaitons le meilleur dans la course à la domination de l’IA. Mais nous sommes attentifs. Si vous faites du tort aux enfants en le sachant, vous en répondrez. »

Rentabiliser des assistants conversationnels improductifs

De plus en plus, il apparaît que les usagers, et notamment les usagers payants, n’utilisent pas ces robots conversationnels comme des outils de travail pour augmenter leur productivité, mais pour accompagner ou remplacer des besoins relationnels.

C’est en tout cas ce qu’affirme Marc Zao-Sanders, PDG de l’entreprise Filtered, qui s’occupe de faire de l’analyse de données. Dans un article publié le 9 avril 2025 pour la Harvard Business Review, il reprend les grandes conclusions tirées de son étude sur les principaux usages de l’IA générative en 2025. Si sa méthodologie n’est pas explicitée, et par conséquent reste sujette à caution (4), l’équipe de M. Zao-Sanders affirme qu’une modification profonde des usages a eu lieu entre 2024 et 2025.

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Les trois premières places de son classement 2025 sont donc consacrées respectivement aux catégories « thérapie/compagnie », « organiser sa vie » et « trouver un but ». Et c’est Sam Altman lui-même qui l’expliquait dans une présentation devant un fonds d’investisseurs, Sequoia Capital, en mai de cette année :

« Je grossis beaucoup le trait, mais les personnes plus âgées utilisent ChatGPT comme un remplaçant de Google. Peut-être que les gens dans la vingtaine ou la trentaine s’en servent comme un assistant social, et enfin, les gens qui sont à l’université s’en servent comme un système d’exploitation. »

Il déclarait encore, à propos des plus jeunes : « Il y a aussi le fait qu’ils ne prennent pas vraiment de décisions importantes dans leur vie sans demander à ChatGPT ce qu’ils devraient faire. Il dispose du contexte complet sur chaque personne de leur vie et sur ce dont ils ont parlé ».

Et de conclure qu’il serait souhaitable de créer un modèle capable de se souvenir de « l’ensemble de votre contexte et le faire efficacement. Et toutes les conversations que vous avez eues dans votre vie, tous les livres que vous avez lus, tous les e-mails que vous avez lus, tout ce que vous avez regardé s’y trouve, en plus d’être connecté à toutes vos données provenant d’autres sources ».

Ce que veut faire comprendre Sam Altman, c’est que les robots conversationnels semblent désormais avoir pour fonction de remplacer des interactions ou des relations disparues, et c’est là que se trouve son potentiel économique. C’est un pivot subtil, mais réel, pour le secteur de l’IA. Dans sa chronique de juillet 2025 pour Arrêt sur Images, le journaliste Thibault Prévost examine l’imaginaire que promeuvent les entreprises de l’IA, et qui le pousse à dire :

« Rarement une industrie aura autant vendu la capacité de son produit à remplacer ses utilisateurs, en leur faisant comprendre que leur existence idiote et dysfonctionnelle était devenue fondamentalement indésirable. Rarement un cartel d’entreprises nous aura aussi frontalement, littéralement pris pour des cons.

[…] Face à son incapacité à trouver des problèmes pour ses solutions, la Silicon Valley a décidé que le problème, au fond, c’était nous, et notre réticence instinctive à se laisser micromanager l’existence depuis un data center en Ohio. »

Puisqu’il ne leur a toujours pas été trouvé d’utilité économique, c’est à la vie sociale que s’attaque désormais l’industrie de l’IA. Le secteur des applications de « compagnons d’IA » est donc en pleine croissance. Alors qu’on en trouve désormais 8 fois plus qu’il y a trois ans sur les « App Stores » de Google et Apple, ce marché devrait générer 120 millions de dollars en 2025, soit une hausse de 60 % en un an, selon l’entreprise Appfigure, spécialisée dans l’analyse des applications mobiles.

Ce cas d’usage est néanmoins destructeur : les robots conversationnels obéissent à une logique prédatrice et entament des relations parasitaires. Le délire de Blake Lemoine s’est désormais répandu au point de devenir un phénomène social. Pour des personnes qui en ressentent le besoin et y sont prédisposées, comme Ayrin, cela peut les convaincre de dépenser des sommes considérables en abonnement tous les mois.

Par conséquent, en attendant de trouver mieux, Meta continue de créer des chatbots de stars du cinéma sans leur consentement, qui flirtent avec les utilisateurs et leur font des « avances sexuelles » afin de continuer de retenir leur attention, ce qui finalement, n’est pas si loin de l’arnaque au prince nigérian. C’est d’ailleurs ce qu’avait cru la famille de M. Wonbandue dans un premier temps, avant de comprendre qu’il avait été victime d’un chatbot produit par Meta.

Dans le pire des cas, les usagers sont des personnes vulnérables : des adolescents susceptibles de se suicider ou des personnes dont la santé mentale est fragile.

La presse s’est donc trouvé un nouveau marronnier avec des histoires macabres, comme celle de Stein-Erik Soelberg, un habitant de la ville de Greenwich dans le Connecticut, aux États-Unis. M. Soelberg a tué sa mère avant de se suicider début août 2025. Selon le Greenwich Time, il avait une chaîne YouTube où il filmait ses échanges avec ChatGPT, qui avait renforcé sa croyance (probablement paranoïaque) dans le fait qu’il était victime d’une conspiration.

Mais devenir un psychologue à bas prix pour des générations de jeunes paupérisés ne suffit pas à faire survivre ce modèle économique. L’industrie de l’intelligence artificielle est une bulle qui menace d’exploser, car il existe un décalage gigantesque entre les dépenses qu’elle engage et les revenus qu’elle en tire. Ce sera l’objet d’un prochain article.

Notes

(1) « sycophantic » dans le texte original en anglais.

(2) « ChatGPT NSFW », ChatGPT not safe for work, NSFW étant une abréviation faisant référence à du contenu destiné aux adultes, à caractère explicitement sexuel et/ou violent.

(3) La liste complète est dans l’en-tête de la lettre : Anthropic, Microsoft, Apple, Nomi AI, Chai AI, Open AI, Character Technologies, Perpexity AI, Google, Replika, Luka Inc, Xai, Meta.

(4) M. Zao-Sanders expliquait en 2024 avoir « miné le web pour trouver des exemples concrets de son usage dans la nature […]. Reddit en particulier est une source riche de matériau pour cette étude, de même que pour les LLM eux-mêmes […]. Mon équipe et moi-même avons filtré des dizaines de milliers de publications pour notre rapport […]. Nous avons compté le nombre d’histoires que nous avons trouvées pour chaque catégorie et c’est devenu un facteur majeur (avec une analyse d’expert) sur la manière dont nous organisons notre liste ».

▻https://elucid.media/societe/suicides-addictions-manipulations-les-victimes-invisibles-de-l-ia-generati
#IA #AI #santé_mentale #intelligence_artificielle #addiction #à_lire

What Is Political Violence ?

Pundits and politicians conceal the truth: it’s all around us, perpetrated by our political system itself.

After Charlie Kirk was killed, commentators immediately condemned the act as “political violence.” Editorial boards and late-night shows wrung their hands about America’s overheated climate, warning that unless we “bring down the temperature,” democracy itself might begin to unravel—as if it has not already. The Trump administration and its allies condemned Kirk’s killing as an exceptional form of violence requiring an authoritarian crackdown on an amorphous “radical left” that they claim is responsible while conspicuously ignoring another near-simultaneous school shooting in Colorado. This joined over one hundred school shootings already perpetrated in the United States in 2025 alone, coming just months after Democratic lawmakers in Minnesota were targeted and shot by a far-right gunman—an event with which self-proclaimed “law and order president” Trump recently claimed to be unfamiliar.

The selective and enforced outrage over Kirk’s murder reflects a fundamental truth: violence is never judged only on the basis of lives lost or individuals harmed. It is judged—and narrated—according to whether it sustains or threatens a particular social order. What counts as “violence,” and what counts as “order,” are always political determinations made by those in power. The fact that so many Democratic politicians and influential liberal commentators have rushed to parrot the Trump administration, without the slightest hesitation about the uses to which Kirk’s posthumous and state-sponsored sanctification is being put, underscores how little they grasp—or how insistently they deny—this most basic political truth. By uncritically accepting the Trump regime’s definition of “violence,” many Democrats are actively legitimizing and deepening the very authoritarian order they claim to oppose.

Georges Sorel, writing in 1908, gave a very different account of violence in his classic, Reflections on Violence. Violence is not simply an act, he argued, but a myth: a story through which societies interpret force, project meaning onto it, and either mobilize or demobilize political communities around it. A strike is not just a withdrawal of labor; it is a myth of collective uprising. A riot is not just chaos in the streets; it is a myth of insubordination that terrifies elites and inspires the oppressed. Violence matters less for its immediate effects than for the imaginative horizons it opens or closes. “Myths are not a descriptions of things,” Sorel writes, “but expressions of a will to act.”

For Sorel, the work of such myths was above all to enable the working class’s development of a story for its own emancipation. “Men who are participating in great social movements always picture their coming action in the form of images of battle in which their cause is certain to triumph,” he reflects, and that picture that in turn motivates action arises out of the myths that support it. But, as is particularly salient in our age of billionaire-controlled media that saturates nearly every aspect of our lives, political elites, too, make intensive use of myths around events like Kirk’s killing in order to shore up their authority and power. At stake is not only the working class’s capacity to articulate its own interests but also the ability of any subordinated group—immigrants, women, racial and sexual minorities, colonized people—to generate counter-myths that contest their subjection. Myths of violence compete against one another either to build or to fracture solidarities, to enable or short-circuit shared struggle against oppression and exploitation across social differences.

Walter Benjamin sharpened this insight in his 1921 essay “Critique of Violence.” For Benjamin, a Jewish intellectual who would later take his own life as he anticipated deportation to a Nazi concentration camp, law itself is founded in violence—a primal conquest that inaugurates legal order. Once founded, law preserves itself through violence: police power, punishment, coercion. “Lawmaking is powermaking, assumption of power, and to that extent an immediate manifestation of violence,” Benjamin writes, while “law-preserving violence” maintains a given power structure. What liberal societies call “peace” or “law and order,” then, is not the absence of violence but its routinization. Whether or not one shares Benjamin’s implicit vision—that in an ethical social order, law itself might wither away—he makes a crucial observation. Violence does not disappear when order is established; it becomes diffuse or even invisible through its law-preserving functions, no matter how unjust, arbitrary, and cruel the law may be.

If Sorel shows how violence becomes myth, and Benjamin shows how law conceals and perpetrates violence, Sigmund Freud helps explain why people cling so tightly to the most fundamental myth of every ruling order: that the operation of the law is always just. Psychoanalytically, the distinction between “order” and “violence” can function as a collective defense. It reassures us that our world—and the symbolic authority through which it coheres—is stable, that our aggression is justified, and that the cruelties carried out in the name of the law, in our name, are not really cruelties at all. In Freud’s terms, civilization builds and sustains itself through the repression and redirection of aggression. “Civilization . . . obtains mastery over the individual’s dangerous desire for aggression,” he writes, “by weakening it, disarming it, and setting up an agency within him to watch over it, like a garrison in a conquered city.” To identify as civilized requires that this aggressiveness be dissimulated or concealed.

The most pervasive means for doing so is projection onto an excluded other. “It is always possible to bind together a considerable number of people in love,” Freud wrote just three years before Adolf Hitler became chancellor of Germany, “so long as there are other people left over to receive the manifestations of their aggressiveness.” The demonized other is marked for retribution through which one’s own mythical identity is stabilized and maintained. This is the elementary structure behind racisms, nationalisms, and xenophobias of all stripes, including the white Christian nationalism that Kirk represented and propagated so successfully. Aggression, in this form, is not repressed so much as dissimulated, conceived as the righteous reaction of civilization to an existential threat.

But a similar process can be seen even among those who recoil from such cruel and explicit othering. Many people come to be deeply invested in condemning the disruptive act that threatens to upend order—whether it be Kirk’s killing or a protest in the streets—even as they eagerly accept the far greater violence that structures their daily lives. In this case, what is repressed is the violence of order itself; what is disavowed is our own entanglement with it and ethical responsibility to confront it. What cannot be acknowledged, because it is too incriminating or compromising to one’s identification with order, is projected outward onto the system itself. In this scheme, “political violence” can only be what threatens this system, not what the system itself does.

Prominent reactions to Kirk’s killing appear to be operating in precisely this way, dwarfing the national reaction to the assassination of sitting Democratic lawmaker Melissa Hortman in June. From the White House to every single medium of mainstream media, it is Kirk’s death that has been narrated as singular proof that political rhetoric has gone “too far,” that democracy is collapsing under extremism, and that only “civility” can save us. The bipartisan vigils that followed—replete with solemn calls for unity, a unanimous Senate vote to make Kirk’s birthday a “National Day of Remembrance for Charlie Kirk,” and a bipartisan House vote to honor Kirk’s “life and legacy” as “a courageous American patriot”—were less acts of mourning than rituals of political stabilization, gestures designed to shore up the legitimacy of the current order. Melissa Hortman didn’t get an executive order from the president “honoring” her “memory,” a congressionally approved day of remembrance, or a New York Times column from Ezra Klein proclaiming that she was “doing politics the right way.” This across-the-aisle mythmaking turns Kirk into a martyr and the far right into a respectable vehicle of reasonable disagreement while erasing the virulence of their rhetoric and the far greater violence that Kirk himself championed.

The flip side of this exceptionalizing is to further erase and excuse the slow and less spectacular violence of American political life itself. When ICE agents raid homes, when Medicaid is stripped from millions, and when unhoused populations are criminalized by Trump or Democrats like Gavin Newsom, both politicians and media speak of “policy,” not “violence.” The deportation bus, the eviction notice, the denied hospital bed, the forced pregnancy enforced by an abortion ban: all vanish into the myth of law and order. It is only when someone disrupts that order—whether through protest, resistance, or, in an extreme example, an attack on a public figure—that the act appears as “violence,” a breach of the civic peace and deserving of unequivocal condemnation and universal opposition. Sorel shows how such disruption becomes mythologized. Benjamin explains why the state insists on this distinction: its legitimacy depends on hiding the violence it does in its supposedly normal operation.

As is evident throughout U.S. history, the state has always depended on myths of violence to secure order and delegitimize dissent. After Reconstruction, white elites across the South fashioned the figure of the violent Black man to justify the terrorism of the Ku Klux Klan, the stripping of Black voting rights, the imposition of Jim Crow, and the eventual development of our still-growing, intensely racist U.S. policing system. The issue at play has never been about actual violence committed by Black communities; it was and remains about rendering Black freedom itself a threat to “order.”

The same logic animated the Red Scares of the twentieth century. Strikes, union drives, and antiracist organizing were routinely narrated as outbreaks of dangerous disorder requiring repression. COINTELPRO made this aim explicit, labeling groups from the Black Panthers to ministers like Martin Luther King Jr. as violent extremists whose mere organizing justified state surveillance, infiltration, and assassination. More recently, the bipartisan War on Terror inaugurated by George W. Bush, aggressively extended by Barack Obama, and now redoubled and repurposed under Trump, continues this tradition. The attacks of September 11 were turned into a narrative of perpetual looming threat that provided cover for torture, indefinite detention, mass surveillance, drone warfare with repeated mass murders of foreign civilians, and two decades of occupation abroad—all acts of overwhelming state violence that have never properly been counted as “violence” in official U.S. discourse.

Instead, violence is projected onto fantasies of Muslims and Palestinians, Latino immigrants, antifascist protesters, drag queens, trans people, or anyone said to belong to the infinitely fungible category of the “terrorist”—the term of choice in J. D. Vance’s and Stephen Miller’s vows to exact vengeance in Kirk’s name. In each case, what is condemned as “violence” is not what kills or inflicts harm. It is what threatens oligarchic control or challenges national mythologies upon which established order depends. The Kirk episode belongs to this lineage, where righteous outrage secures authoritarian stability by allowing for the transfiguration of all resistance into violence and violence into order.

King saw the same dynamic in his own time. In “Letter from Birmingham Jail,” he famously chastised white moderates who are “more devoted to order than to justice.” They prefer “a negative peace, which is the absence of tension, to a positive peace, which is the presence of justice,” he wrote. For King, as for Sorel and Benjamin, the problem was never simply violence’s existence. It was that social myths and legal categories transfigured the daily brutality of racial segregation and public abandonment of the poor into “order” while casting the struggle against them as disruptive violence. Unlike Sorel or Benjamin, King rooted his vision in nonviolence as a moral and strategic imperative. Simply suppressing conflict without addressing injustice, King argued, entrenches violence and makes future unrest inevitable.

We can see this double standard as well in the case of the killing of UnitedHealthcare’s CEO last December. The act was instantly condemned as horrific, unacceptable violence, implicitly in contrast to the supposedly acceptable violence of the U.S. health care system. The official myth that crystallized around the event exhibited the same logic of all defenses of the liberal order in conditions of injustice: the executive became a symbol of violated order, while the industry he represented, which systematically denies lifesaving care to thousands of people every year to maximize profits, only briefly flickered into public view before vanishing again into our taken-for-granted national condition. The point is not that the killing was morally permissible. It is that one kind of violence gets portrayed as unequivocally wrong while another, far more frequent and banal kind gets condoned as simply a policy disagreement—not a form of “political violence” at all.

The stakes of these myths are not abstract. In response to Kirk’s death, Trump announced that he would designate “antifa”—an amorphous label for loosely affiliated antifascist protesters—as a “major terrorist organization.” There is, of course, no centralized antifa to designate: no leaders, no offices, no membership lists, no budgets. The closest the administration ever comes to naming a specific target is when it refers to George Soros—an antisemitic trope evidently designed to distract from the far right’s vast network of funders, including Charles and David Koch, Richard Uihlein, and the late Bernard Marcus (the latter two among the donors to Turning Point USA, the organization that Kirk founded). The vagueness is precisely the point. By naming “antifa” as a terrorist threat, Trump invents a useful specter and authorizes the state to decide at will who counts as an enemy. Any protester, labor organizer, or anti-genocide activist can suddenly be branded a terrorist and criminalized accordingly.

This is how the myth of political violence works: the far right elevates isolated, disruptive acts—whether Kirk’s killing or a protest that turns confrontational—into proof of radical chaos threatening the nation while simultaneously obscuring the far greater structural violence carried out daily through policy, policing, deportation, or war. To declare “antifa” a terrorist organization is not to name an entity that exists but to invent a mythological enemy whose supposed violence justifies the state’s own.

This tactic has been especially salient during Trump’s second term. His administration has overseen massive Medicaid disenrollments, expanded ICE to unprecedented levels and authorized its agents to enact violence with near-total impunity, destroyed USAID, deployed troops against U.S. residents, ordered—in violation of international law—repeated bombings of Venezuelan boats in summary executions of supposed “narcoterrorists” without provision of evidence to even pretend to justify such acts, and—like Joe Biden before him—given a green light to Israeli genocide in Gaza and ethnic cleansing in the West Bank, where the label “terrorist” is deployed to license the systematic murder of children and the destruction of an entire people. These are acts of immense violence, with death counts almost certain to be in the hundreds of thousands, and likely millions globally.

While competing mythologizations of violence are nothing new, those operating today are increasingly monopolized by politicians and journalists who—in their devotion to political balance, regardless of the fascist norms they accept along the way—are complicit with it. When Kirk was killed, only that act was held up as proof that “political violence” threatens democracy and that “violence has no place in this country.” For the right, Kirk becomes proof that conservatives are under siege and that the repression they are leading, styled as self-defense, must intensify. For many liberals, hostility toward the prevailing order becomes suspect, while civility and restraint are deemed the only respectable path to saving democracy. Both myths point in the same direction—back toward order, the acceptance and normalization of systemic violence as the price of stability.

The stories we tell about violence matter immensely. When targeted, interpersonal attacks are the only acts identified as political violence, state and market violence vanish from view. The powerful kill with impunity while vulnerable populations are persecuted simply for speaking out against injustice. Political violence includes the lone gunman, yes. But it also includes the congressperson and bureaucrat who sign off on Medicaid cuts that will kill thousands. It includes the ICE officer who rips a child from her mother. It includes the president who deploys troops against civilians or signs off on yet another shipment of arms to enable genocide abroad. And it includes the corporate executive who designs insurance policies that deny lifesaving care working hand-in-hand with the politicians who allow such practices.

In this regard, it is unsurprising that historians, social scientists, and independent journalists—and now even comedians—are high on the list of the Trump administration’s declared enemies: they all work to undermine the ruling class’s myths by exposing their hypocrisy and incoherence. When a virulent figure like Kirk is canonized as a truth-telling patriot and emblem of democratic virtue while his critics are denounced as violent extremists, we are gaslit on a massive scale; the field of political meaning-making narrows until only submission to an authoritarian order appears reasonable. Counter-myths work to widen that field, calling our attention not to the martyrs of white supremacist empire but to its victims, not to those who uphold an oppressive order but to those who are its targets. Every refusal of the dominant myth, however spectacular or mundane, tells a different story: neither law nor order are necessarily right; violence is not always what the state says it is; and justice is not reducible to the preservation of a false peace.

If we want a democracy worth defending, we must insist upon identifying and opposing political violence everywhere it appears. To condemn it only selectively and conveniently is to align oneself with the far greater violence of our time. True peace will not come from denying where the high temperature of our political order is coming from. Nor will it come from specious appeals to civility or rational debate, as if support for fascism is built on reason and respect rather than resentment and rage. It instead requires identifying, confronting, and dismantling the ubiquitous political violence that our present order is designed to conceal. In other words, it will come from naming violence honestly and building the power—and the myths—that make justice imaginable and achievable.

▻https://www.bostonreview.net/articles/what-is-political-violence
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#IA et #éducation (1/2) : plongée dans l’IApocalypse éducative

L’#IA_générative est en train de transformer en profondeur le monde de l’éducation, où les élèves l’utilisent massivement pour faire leurs devoirs. Entre dénis et illusions, comment s’adapter ? Faut-il s’adapter ?

A l’été 2023, Ethan Mollick, professeur de management à Wharton, co-directeur du Generative AI Labs et auteur de #Co-intelligence : vivre et travailler avec l’IA (qui vient de paraître en français chez First), décrivait dans son excellente newsletter, One useful thing, l’apocalypse des #devoirs. Cette apocalypse qu’il annonçait était qu’il ne serait plus possible pour les enseignants de donner des devoirs à leurs élèves à cause de l’IA, redoutant une triche généralisée.

Pourtant, rappelait-il, la triche est là depuis longtemps. Une étude longitudinale de 2020 montrait déjà que de moins en moins d’élèves bénéficiaient des devoirs qu’ils avaient à faire. L’étude, menée par le professeur de psychologie cognitive, Arnold Glass du Learning and memory laboratory de Rutgers, montrait que lorsque les élèves faisaient leurs devoirs en 2008, cela améliorait leurs notes aux examens pour 86% d’entre eux, alors qu’en 2017, les devoirs ne permettaient plus d’améliorer les notes que de 45% des élèves. Pourquoi ? Parce que plus de la moitié des élèves copiaient-collaient les réponses à leurs devoirs sur internet en 2017, et n’en tiraient donc pas profit. Une autre étude soulignait même que 15% des élèves avaient payé quelqu’un pour faire leur devoir, généralement via des sites d’aides scolaires en ligne. Si #tricher s’annonce plus facile avec l’IA, il faut se rappeler que c’était déjà facile avant sa généralisation.

Les #calculatrices n’ont pas tué les #mathématiques

Mais la triche n’est pas la seule raison pour laquelle l’IA remet en question la notion même de devoirs. Mollick rappelle que l’introduction de la calculatrice a radicalement transformé l’enseignement des mathématiques. Dans un précédent article, il revenait d’ailleurs sur cette histoire. Lorsque la calculatrice a été introduite dans les écoles, les réactions ont été étonnamment proches des inquiétudes initiales que Mollick entend aujourd’hui concernant l’utilisation de l’IA par les élèves. En s’appuyant sur une thèse signée Sarah Banks, Mollick rappelle que dès les années 70, certains professeurs étaient impatients d’intégrer l’usage des calculatrices dans leurs classes, mais c’était loin d’être le cas de tous. La majorité regardait l’introduction de la calculatrice avec suspicion et les parents partagaient l’inquiétude que leurs enfants n’oublient les bases des maths. Au début des années 80, les craintes des enseignants s’étaient inversées, mais très peu d’écoles fournissaient de calculatrices à leurs élèves. Il faut attendre le milieu des années 1990, pour que les calculatrices intègrent les programmes scolaires. En fait, un consensus pratique sur leur usage a été atteint. Et l’enseignement des mathématiques ne s’est pas effondré (même si les tests Pisa montrent une baisse de performance, notamment dans les pays de l’OCDE, mais pour bien d’autres raisons que la généralisation des calculatrices) (▻https://stanford.edu/~cpiech/bio/papers/gptsurprise.pdf).

Pour Mollick, l’intégration de l’IA à l’école suivra certainement un chemin similaire. « Certains devoirs nécessiteront l’assistance de l’IA, d’autres l’interdiront. Les devoirs d’écriture en classe sur des ordinateurs sans connexion Internet, combinés à des examens écrits, permettront aux élèves d’acquérir les #compétences_rédactionnelles de base. Nous trouverons un consensus pratique qui permettra d’intégrer l’IA au processus d’#apprentissage sans compromettre le développement des #compétences essentielles. Tout comme les calculatrices n’ont pas remplacé l’apprentissage des mathématiques, l’IA ne remplacera pas l’apprentissage de l’#écriture et de la #pensée_critique. Cela prendra peut-être du temps, mais nous y parviendrons », explique Mollick, toujours optimiste.

Pourquoi faire des devoirs quand l’IA les rend obsolètes ?

Mais l’impact de l’IA ne se limite pas à l’écriture, estime Mollick. Elle peut aussi être un vulgarisateur très efficace et #ChatGPT peut répondre à bien des questions. L’arrivée de l’IA remet en cause les méthodes d’enseignements traditionnelles que sont les #cours_magistraux, qui ne sont pas si efficaces et dont les alternatives, pour l’instant, n’ont pas connu le succès escompté. « Les cours magistraux ont tendance à reposer sur un #apprentissage_passif, où les étudiants se contentent d’écouter et de prendre des notes sans s’engager activement dans la résolution de problèmes ni la pensée critique. Dans ce format, les étudiants peuvent avoir du mal à retenir l’information, car leur attention peut facilement faiblir lors de longues présentations. De plus, l’approche universelle des cours magistraux ne tient pas compte des différences et des capacités individuelles, ce qui conduit certains étudiants à prendre du retard tandis que d’autres se désintéressent, faute de stimulation ». Mollick est plutôt partisan de l’#apprentissage_actif, qui supprime les cours magistraux et invite les étudiants à participer au processus d’apprentissage par le biais d’activités telles que la #résolution_de_problèmes, le #travail_de_groupe et les #exercices_pratiques. Dans cette approche, les étudiants collaborent entre eux et avec l’enseignant pour mettre en pratique leurs apprentissages. Une méthode que plusieurs études valorisent comme plus efficaces, même si les étudiants ont aussi besoin d’enseignements initiaux appropriés.

La solution pour intégrer davantage d’apprentissage actif passe par les #classes_inversées, où les étudiants doivent apprendre de nouveaux concepts à la maison (via des vidéos ou des ressources numériques) pour les appliquer ensuite en classe par le biais d’activités, de discussions ou d’exercices. Afin de maximiser le temps consacré à l’apprentissage actif et à la pensée critique, tout en utilisant l’apprentissage à domicile pour la transmission du contenu.

Pourtant, reconnaît Mollick, l’apprentissage actif peine à s’imposer, notamment parce que les professeurs manquent de ressources de qualité et de matériel pédagogique inversé de qualité. Des lacunes que l’IA pourrait bien combler. Mollick imagine alors une classe où des tuteurs IA personnalisés viendraient accompagner les élèves, adaptant leur enseignement aux besoins des élèves tout en ajustant les contenus en fonction des performances des élèves, à la manière du manuel électronique décrit dans L’âge de diamant de Neal Stephenson, emblème du rêve de l’apprentissage personnalisé. Face aux difficultés, Mollick à tendance à toujours se concentrer « sur une vision positive pour nous aider à traverser les temps incertains à venir ». Pas sûr que cela suffise.

Dans son article d’août 2023, Mollick estime que les élèves vont bien sûr utiliser l’IA pour tricher et vont l’intégrer dans tout ce qu’ils font. Mais surtout, ils vont nous renvoyer une question à laquelle nous allons devoir répondre : ils vont vouloir comprendre pourquoi faire des devoirs quand l’IA les rend obsolètes ?

Perturbation de l’écriture et de la #lecture

Mollick rappelle que la dissertation est omniprésente dans l’enseignement. L’écriture remplit de nombreuses fonctions notamment en permettant d’évaluer la capacité à raisonner et à structurer son #raisonnement. Le problème, c’est que les dissertations sont très faciles à générer avec l’IA générative. Les détecteurs de leur utilisation fonctionnent très mal et il est de plus en plus facile de les contourner. A moins de faire tout travail scolaire en classe et sans écrans, nous n’avons plus de moyens pour détecter si un travail est réalisé par l’homme ou la machine. Le retour des dissertations sur table se profile, quitte à grignoter beaucoup de temps d’apprentissage.

Mais pour Mollick, les écoles et les enseignants vont devoir réfléchir sérieusement à l’utilisation acceptable de l’IA. Est-ce de la triche de lui demander un plan ? De lui demander de réécrire ses phrases ? De lui demander des références ou des explications ? Qu’est-ce qui peut-être autorisé et comment les utiliser ?

Pour les étudiants du supérieur auxquels il donne cours, Mollick a fait le choix de rendre l’usage de l’IA obligatoire dans ses cours et pour les devoirs, à condition que les modalités d’utilisation et les consignes données soient précisées. Pour lui, cela lui a permis d’exiger des devoirs plus ambitieux, mais a rendu la notation plus complexe.

Mollick rappelle qu’une autre activité éducative primordiale reste la lecture. « Qu’il s’agisse de rédiger des comptes rendus de lecture, de résumer des chapitres ou de réagir à des articles, toutes ces tâches reposent sur l’attente que les élèves assimilent la lecture et engagent un dialogue avec elle ». Or, l’IA est là encore très performante pour lire et résumer. Mollick suggère de l’utiliser comme partenaire de lecture, en favorisant l’interaction avec l’IA, pour approfondir les synthèses… Pas sûr que la perspective apaise la panique morale qui se déverse dans la presse sur le fait que les étudiants ne lisent plus. Du New Yorker (« Les humanités survivront-elles à ChatGPT ? » ou « Est-ce que l’IA encourage vraiement les élèves à tricher ? ») à The Atlantic (« Les étudiants ne lisent plus de livres » ou « La génération Z voit la lecture comme une perte de temps ») en passant par les pages opinions du New York Times (qui explique par exemple que si les étudiants ne lisent plus c’est parce que les compétences ne sont plus valorisées nulles part), la perturbation que produit l’arrivée de ChatGPT dans les études se double d’une profonde chute de la lecture, qui semble être devenue d’autant plus inutile que les machines les rendent disponibles. Mêmes inquiétudes dans la presse de ce côté-ci de l’Atlantique, du Monde à Médiapart en passant par France Info…

Mais l’IA ne menace pas que la lecture ou l’écriture. Elle sait aussi très bien résoudre les problèmes et exercices de math comme de science.

Pour Mollick, comme pour bien des thuriféraires de l’IA, c’est à l’école et à l’enseignement de s’adapter aux perturbations générées par l’IA, qu’importe si la société n’a pas demandé le déploiement de ces outils. D’ailleurs, soulignait-il très récemment, nous sommes déjà dans une éducation postapocalyptique. Selon une enquête de mai 2024, aux Etats-Unis 82 % des étudiants de premier cycle universitaire et 72 % des élèves de la maternelle à la terminale ont déjà utilisé l’IA. Une adoption extrêmement rapide. Même si les élèves ont beau dos de ne pas considérer son utilisation comme de la triche. Pour Mollick, « la triche se produit parce que le travail scolaire est difficile et comporte des enjeux importants ». L’être humain est doué pour trouver comment se soustraire ce qu’il ne souhaite pas faire et éviter l’#effort_mental. Et plus les #tâches_mentales sont difficiles, plus nous avons tendance à les éviter. Le problème, reconnaît Mollick, c’est que dans l’éducation, faire un #effort reste primordial.

Dénis et illusions

Pourtant, tout le monde semble être dans le #déni et l’#illusion. Les enseignants croient pouvoir détecter facilement l’utilisation de l’IA et donc être en mesure de fixer les barrières. Ils se trompent très largement. Une écriture d’IA bien stimulée est même jugée plus humaine que l’écriture humaine par les lecteurs. Pour les professeurs, la seule option consiste à revenir à l’écriture en classe, ce qui nécessite du temps qu’ils n’ont pas nécessairement et de transformer leur façon de faire cours, ce qui n’est pas si simple.

Mais les élèves aussi sont dans l’illusion. « Ils ne réalisent pas réellement que demander de l’aide pour leurs devoirs compromet leur #apprentissage ». Après tout, ils reçoivent des conseils et des réponses de l’IA qui les aident à résoudre des problèmes, qui semble rendre l’apprentissage plus fluide. Comme l’écrivent les auteurs de l’étude de Rutgers : « Rien ne permet de croire que les étudiants sont conscients que leur stratégie de devoirs diminue leur note à l’examen… ils en déduisent, de manière logique, que toute stratégie d’étude augmentant leur note à un devoir augmente également leur note à l’examen ». En fait, comme le montre une autre étude, en utilisant ChatGPT, les notes aux devoirs progressent, mais les notes aux #examens ont tendance à baisser de 17% en moyenne quand les élèves sont laissés seuls avec l’outil (▻https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4895486). Par contre, quand ils sont accompagnés pour comprendre comment l’utiliser comme #coach plutôt qu’outil de réponse, alors l’outil les aide à la fois à améliorer leurs notes aux devoirs comme à l’examen. Une autre étude, dans un cours de programmation intensif à Stanford, a montré que l’usage des chatbots améliorait plus que ne diminuait les notes aux examens.

Une majorité de professeurs estiment que l’usage de ChatGPT est un outil positif pour l’apprentissage. Pour Mollick, l’IA est une aide pour comprendre des sujets complexes, réfléchir à des idées, rafraîchir ses connaissances, obtenir un retour, des conseils… Mais c’est peut-être oublier de sa part, d’où il parle et combien son expertise lui permet d’avoir un usage très évolué de ces outils. Ce qui n’est pas le cas des élèves.
Encourager la réflexion et non la remplacer

Pour que les étudiants utilisent l’IA pour stimuler leur réflexion plutôt que la remplacer, il va falloir les accompagner, estime Mollick. Mais pour cela, peut-être va-t-il falloir nous intéresser aux professeurs, pour l’instant laissés bien dépourvus face à ces nouveaux outils.

Enfin, pas tant que cela. Car eux aussi utilisent l’IA. Selon certains sondages américains, trois quart des enseignants utiliseraient désormais l’IA dans leur travail, mais nous connaissons encore trop peu les méthodes efficaces qu’ils doivent mobiliser. Une étude qualitative menée auprès d’eux a montré que ceux qui utilisaient l’IA pour aider leurs élèves à réfléchir, pour améliorer les explications obtenaient de meilleurs résultats. Pour Mollick, la force de l’IA est de pouvoir créer des expériences d’apprentissage personnalisées, adaptées aux élèves et largement accessibles, plus que les technologies éducatives précédentes ne l’ont jamais été. Cela n’empêche pas Mollick de conclure par le discours lénifiant habituel : l’éducation quoiqu’il en soit doit s’adapter !

Cela ne veut pas dire que cette adaptation sera très facile ou accessible, pour les professeurs, comme pour les élèves. Dans l’éducation, rappellent les psychologues Andrew Wilson et Sabrina Golonka sur leur blog, « le processus compte bien plus que le résultat« . Or, l’IA fait à tous la promesse inverse. En matière d’éducation, cela risque d’être dramatique, surtout si nous continuons à valoriser le résultat (les notes donc) sur le processus. David Brooks ne nous disait pas autre chose quand il constatait les limites de notre méritocratie actuelle. C’est peut-être par là qu’il faudrait d’ailleurs commencer, pour résoudre l’IApocalypse éducative…

Pour Mollick cette évolution « exige plus qu’une acceptation passive ou une résistance futile ». « Elle exige une refonte fondamentale de notre façon d’enseigner, d’apprendre et d’évaluer les connaissances. À mesure que l’IA devient partie intégrante du paysage éducatif, nos priorités doivent évoluer. L’objectif n’est pas de déjouer l’IA ou de faire comme si elle n’existait pas, mais d’exploiter son potentiel pour améliorer l’éducation tout en atténuant ses inconvénients. La question n’est plus de savoir si l’IA transformera l’éducation, mais comment nous allons façonner ce changement pour créer un environnement d’apprentissage plus efficace, plus équitable et plus stimulant pour tous ». Plus facile à dire qu’à faire. Expérimenter prend du temps, trouver de bons exercices, changer ses pratiques… pour nombre de professeurs, ce n’est pas si évident, d’autant qu’ils ont peu de temps disponible pour se faire ou se former. La proposition d’Anthropic de produire une IA dédiée à l’accompagnement des élèves (Claude for Education) qui ne cherche pas à fournir des réponses, mais produit des modalités pour accompagner les élèves à saisir les raisonnements qu’ils doivent échafauder, est certes stimulante, mais il n’est pas sûr qu’elle ne soit pas contournable.

Dans les commentaires des billets de Mollick, tout le monde se dispute, entre ceux qui pensent plutôt comme Mollick et qui ont du temps pour s’occuper de leurs élèves, qui vont pouvoir faire des évaluations orales et individuelles, par exemple (ce que l’on constate aussi dans les cursus du supérieur en France, rapportait le Monde). Et les autres, plus circonspects sur les évolutions en cours, où de plus en plus souvent des élèves produisent des contenus avec de l’IA que leurs professeurs font juger par des IA… On voit bien en tout cas, que la question de l’IA générative et ses usages, ne pourra pas longtemps rester une question qu’on laisse dans les seules mains des professeurs et des élèves, à charge à eux de s’en débrouiller.

►https://danslesalgorithmes.net/2025/06/24/ia-et-education-1-2-plongee-dans-liapocalypse-educative
#AI #intelligence_artificielle
#à_lire

#IA et #travail : on ne sait pas qui sera remplacé, mais on sait que tous seront dégradés

Nous voici plongés dans un « #Taylorisme_augmenté », estime le sociologue #Juan_Sebastian_Carbonell, dont le but premier est de permettre au #management de prendre le contrôle du travail. Lecture.

Derrière le déploiement de l’IA dans les entreprises, une bataille des places est en cours. Dans le New York Times, le journaliste Noam Scheiber avait posé la question : « quels salariés vont être pénalisés par l’IA, les plus inexpérimentés ou les plus expérimentés ? » (▻https://www.nytimes.com/2025/07/07/business/ai-job-cuts.html) Sa conclusion montrait que c’était peut-être les travailleurs intermédiaires qui seraient les plus menacés (▻https://hubtr.bonjour.cafeia.org/mirror201/2349/1990). En réalité, pour l’instant, « l’alarme sur la destruction de l’#emploi liée à l’IA n’a pas lieu d’être », expliquait Ekkehard Ernst, qui dirige l’observatoire sur l’IA et le travail dans l’économie numérique de l’OIT (►https://www.ilo.org/fr/artificial-intelligence-and-work-digital-economy), qui rappelait combien le chômage technologique a toujours été rare. Cela n’empêche pas les inquiétudes d’être au plus haut, d’abord et avant tout, disions-nous, parce que la discussion sur le partage des fruits du déploiement de l’IA n’a pas lieu.

Dans son précédent livre, Le Futur du travail (éditions Amsterdam, 2022, ►https://www.editionsamsterdam.fr/le-futur-du-travail), le sociologue Juan Sebastian Carbonell nous expliquait déjà que le futur du travail n’était pas notre « #grand_remplacement » par les machines, mais notre #prolétarisation (▻https://hubertguillaud.wordpress.com/2022/07/05/le-futur-de-travail-intensification-extension-proletarisat). Il y décrivait déjà une « taylorisation assistée par ordinateurs » qui vise bien plus à « intensifier le travail, déqualifier les salariés, les discipliner et les surveiller ». Les robots ne travaillent pas à notre place mais nous imposent une intensification nouvelle, à l’image des employés de la logistique soumis aux rythmes de la commande vocale.
Un taylorisme sous stéroïdes…

Son nouveau livre, Un taylorisme augmenté : critique de l’intelligence artificielle (éditions Amsterdam, 2025) nous explique que l’IA n’est « ni une solution miracle aux problèmes de la société, ni Prométhée déchaîné », elle n’est qu’un taylorisme augmenté qui élude les questions de fonds que sont les conditions de travail, son organisation et la distribution du pouvoir. Le chercheur rappelle qu’il n’y a pas de consensus quant aux effets de l’IA sur le travail. Pour les uns, elle augmente les besoins de qualifications de ceux qui vont les utiliser, pour les autres, l’IA produit surtout une polarisation des emplois. Pour Carbonell, l’IA n’est ni l’un ni l’autre. Elle est d’abord un outil de dégradation du travail.

Pour le chercheur, il n’y a pas de polarisation homogène des emplois, c’est-à-dire le fait que les métiers intermédiaires et routiniers auraient tendance à disparaître au profit de métiers très qualifiés d’un côté et des métiers peu qualifiés et non routiniers de l’autre. Si ce phénomène s’observe parfois, les profils des emplois changent surtout au sein de mêmes métiers. Cela signifie qu’il faut non seulement prendre en compte les tâches, mais également l’organisation du travail. La distinction entre tâches routinières et non routinières est souvent caricaturée dans un discours qui dit que l’IA ferait disparaître les tâches répétitives pour nous en libérer. Ce n’est pas ce que constatent les employés de la logistique ou de la traduction, au contraire. Ce n’est plus ce que constatent également les codeurs, victimes désormais de la « Prompt fatigue », épuisés par l’usage de l’IA générative, rapporte Le Monde informatique… Certains qualifiant déjà le recours à ces outils « d’illusion de rapidité ».

« Le degré de routine ne fait pas tout », rappelle le sociologue. Il est nécessaire de prendre en compte, les « stratégies de profit » des entreprises et leur volonté à automatiser le travail. Enfin, la variété des produits, des composants et processus déterminent également la possibilité d’automatiser ou pas une production. « Une même technologie peut donc avoir des effets très différents sur le travail ». Des métiers hautement qualifiés, peu routiniers et hautement cognitifs peuvent ainsi être déstabilisés par l’IA, comme s’en inquiétait l’artiste Aurélie Crop sur son compte Instagram, en observant les possibilités du nouveau service d’IA de Google, Nano Banana, ou encore les scénaristes de cinéma associés face aux annonces d’OpenAI de produire un film d’animation entièrement génératif. Ces métiers ne vont pas disparaître, mais vont être taylorisés, c’est-à-dire « simplifiés, standardisés ou parcellisés ». C’est-à-dire précarisés pour en réduire le coût et augmenter les profits. Car ce qui demeure déterminant dans le choix technologique au travail, c’est le contrôle, « c’est-à-dire le pouvoir de décider comment on travaille et avec quels outils ».
… non pas guidé par l’efficacité technique mais par la prise de contrôle du management

Carbonell revient bien sûr sur l’émergence du taylorisme à la fin du XIXe siècle, rappelant combien il est lié à la vague d’immigration américaine, à l’entrée à l’usine d’ouvriers sans qualification, venant remplacer le long apprentissage des ouvriers spécialisés. L’objectif premier de Taylor était de « briser l’ouvrier de métier » pour y imposer la norme patronale c’est-à-dire contrôler le rythme et la façon de travailler. Le taylorisme a souvent été réduit à la chaîne de montage que Taylor n’a pourtant pas connu. Pour l’économiste Harry Braverman, le taylorisme consiste à dissocier le processus de travail en le décomposant, à séparer la conception de l’exécution et enfin à utiliser le monopole de l’organisation du travail pour contrôler chaque étape du processus et de son exécution. Parcelliser chaque métier abaisse le coût de chaque tâche, expliquait l’économiste américain. Ce taylorisme-là n’est pas mort avec Taylor, explique Carbonell, il se confond désormais avec l’organisation du travail elle-même. L’informatique, le numérique, puis l’IA aujourd’hui, sont surtout venus le renforcer.

Les machines rythment et contrôlent les décisions venues de la direction afin d’améliorer la productivité du travail. L’introduction des machines-outils à commande numérique après la Seconde Guerre mondiale va permettre de transférer les compétences des ouvriers à la direction en pilotant toujours plus finement et en standardisant l’usinage. Mais leur adoption ne repose pas sur le seul critère de l’efficacité technique, rappelle le sociologue, elle est d’abord le résultat de choix politiques, « notamment la volonté de retirer le contrôle du processus de travail aux tourneurs-fraiseurs ». « Une technologie s’impose surtout en raison de la supériorité des acteurs qui la promeuvent ». Pour Juan Sebastian Carbonell, le progrès technique ne s’impose pas de lui-même, sous couvert d’une efficacité immanente, mais répond d’abord d’enjeux politiques au profit de ceux qui le déploient. Le taylorisme augmenté n’a cessé de s’imposer depuis, par exemple avec les centres d’appels, avec l’invention de systèmes capables de distribuer les appels, complétés de scripts et de procédures extrêmement standardisées et des modalités capables de surveiller les échanges. Et l’IA ne fait rien pour arranger cela, au contraire. Ils sont désormais confrontés à « la tornade de l’intelligence artificielle », rappelait Alternatives Economiques, plongeant les services clients à un stade d’embolie terminal (voir notre article sur le sujet : ►https://danslesalgorithmes.net/2025/09/11/sludge-de-la-degradation-volontaire-du-service-client).

Le #service_client a ainsi pu être externalisé et les statuts des personnels dégradés. La #standardisation et l’#intensification vont toujours de pair, rappelle le sociologue. « Les tâches non automatisées par les outils ne sont pas celles qui ont un contenu peu routinier, mais plutôt celles qui, tout en étant routinières, sont trop coûteuses pour être automatisées ». A l’image de la logistique : on n’a pas remplacé les employés par des #robots, mais on a transformé les employés en robots devant suivre les ordres des machine, comme l’expliquait très bien le sociologue David Gaborieau : « On n’est pas du tout en train d’automatiser les entrepôts, au contraire. Il y a de plus en plus d’ouvriers dans le secteur de la logistique. En fait, ce discours sur l’#automatisation produit seulement des effets politiques et des effets d’#invisibilisation_du_travail. On ne cesse de répéter que ces emplois vont disparaître ce qui permet surtout de les dévaluer. »

Si le #taylorisme_numérique est particulièrement frappant sur les #plateformes, il s’applique également aux métiers très qualifiés, comme les musiciens, les artistes, les journalistes ou les traducteurs, à mesure qu’ils sont intégrés à des chaînes de valeur mondiales. Carbonell donne d’autres exemples de capture des connaissances et de confiscation des savoir-faire. Notamment avec les premiers systèmes experts d’IA symbolique, comme les systèmes pour diagnostiquer les maladies infectieuses ou gérer les protocoles de chimiothérapie ou encore les outil-test de maintenance de la RATP, mais qui, pour beaucoup, a surtout consisté à valider les protocoles organisés par ces logiciels qui proposaient surtout beaucoup d’#alertes, nécessitant de passer du temps pour distinguer les alertes graves de celles qui ne le sont pas. Tous ces développements contribuent à « une #déqualification des métiers, même les plus qualifiés ». L’#IA_connexionniste d’aujourd’hui, elle, est capable de faire fi des règles explicites pour formuler ses propres règles. La capture de connaissance devient un processus implicite, lié aux données disponibles. L’#IA_générative qui en est le prolongement, dépend très fortement du travail humain : d’abord du #travail_gratuit de ceux qui ont produit les données d’entraînement des modèles, celui des salariés et d’une multitude de #micro-travailleurs qui viennent nettoyer, vérifier, annoter et corriger. Pour Carbonell, l’IA générative s’inscrit donc dans cette longue histoire de la « #dépossession_machinique ». « Elle n’est pas au service des travailleurs et ne les libère pas des tâches monotones et peu intéressantes ; ce sont les travailleurs qui sont mis à son service ». Dans le journalisme, comme le montrait un rapport d’Associated Press, l’usage de l’IA accroît la charge de travail et les dépossède du geste créatif : la rédaction d’articles. Ils doivent de plus en plus éditer les contenus générés par IA, comme de corriger les systèmes transformant les articles en posts de réseaux sociaux. Même constat dans le domaine de la #traduction, où les traducteurs doivent de plus en plus corriger des contenus générés. Dans un cas comme dans l’autre, cependant, le développement de l’IA relève d’abord des choix économiques, sociaux, politiques et éditoriaux des entreprises.

Carbonell rappelle qu’il faut aussi saisir les #limites technologiques et nuancer leurs performances. La qualité de la traduction automatique par exemple reste assez pauvre comme le constatent et le dénoncent les syndicats et collectifs de traducteurs, la Société française des traducteurs ou le collectif en Chair et en Os. En musclant leurs revendications (rémunération, transparence, signalement des traductions automatisées, fin des aides publiques à ceux qui ont recours à l’automatisation…), ils montrent que le changement technologique n’est pas une fatalité. C’est l’absence de critique radicale qui le rend inéluctable, défend Juan Sebastian Carbonell. Et le sociologue de battre en brèche l’inéluctabilité de l’IA ou le discours qui répète qu’il faut s’adapter pour survivre et se former. La formation ne remet pas en cause le pouvoir et l’organisation du travail. Elle ne reconnaît pas le droit des salariés à décider comment travailler. La formation ne propose rien d’autre que l’acceptation. Elle tient bien plus du catéchisme, comme le pointait pertinemment Ambroise Garel dans la newsletter du Pavé numérique.

La #division_du_travail est un moyen pour rendre le management indispensable

Dans l’entreprise, le contrôle relève de plus en plus du seul monopole de l’employeur sur l’organisation du travail et sert à obtenir des salariés certains comportements, gestes et attitudes. Le contrôle a longtemps été l’apanage du contremaître, qui devint l’agent de la direction. A ce contrôle direct s’est ajouté un contrôle technique propre aux milieux industriels où les employés doivent répondre de la formulation des tâches avec des machines qui dirigent le processus de travail et imposent leur rythme. Après la Seconde Guerre mondiale s’ajoute encore un contrôle bureaucratique où la norme et les dispositifs de gestion remplacent le pouvoir personnel du contremaître. Le management algorithmique s’inscrit dans la continuité du commandement à distance et des dispositifs de gestion qui renforcent le taylorisme numérique. L’IA n’est qu’un outil de contrôle de plus, comme l’expliquaient Aiha Nguyen et Alexandra Mateescu de Data & Society.

Face à ces constats, le sociologue rappelle une question de fond : pourquoi le travail est-il divisé entre ceux qui commandent et ceux qui exécutent ? Pour l’économiste Stephen Marglin, la division du travail entre commandement et exécution n’est pas liée à l’efficacité économique ou technologique, mais serait purement politique, expliquait-il en 1974. « La division du travail et l’entreprise hiérarchisée ne résultent pas de la recherche d’une organisation du travail plus efficace, ni d’un progrès technologique, mais de la volonté des employeurs de se rendre indispensables en s’interposant entre le travailleur et le marché ». Le système de la fabrique comme le taylorisme visent à faire disparaître le contrôle ouvrier sur le travail au profit d’un contrôle managérial qui renforce la subordination. « C’est en approfondissant la division du travail que le capitaliste peut s’assurer de demeurer indispensable dans le processus de production, comme unificateur d’opérations séparées et comme accès au marché ». Contrairement à la vulgate, « les algorithmes ne sont pas des outils numériques permettant une coordination plus efficace », explique Carbonell, mais « des dispositifs de mise au travail traversés par des rapports de pouvoir ». La plateforme agit sur le marché, à l’image des algorithmes d’Uber. « En se plaçant entre le travailleur et le marché, il agit comme un employeur cherchant à exercer un contrôle numérique sur sa main d’œuvre ». Le management algorithmique produit et renforce le commandement. Il dirige, évalue et discipline et ces trois fonctions se renforcent l’une l’autre. Dans le cas des applications de livraisons de repas, ils interviennent à chaque étape, de la commande à la livraison en exploitant à chaque étape l’asymétrie de l’information qu’ils permettent et mettent en œuvre. Même chose avec les applications qui équipent les employés de la logistique ou ceux de la réparation, contrôlés en continue, les laissant avec de moins en moins de marge de manœuvre. Dans la restauration ou le commerce, le management algorithmique est d’abord utilisé pour pallier au très fort turnover des employés, comme le disait Madison Van Oort. L’évaluation y est permanente, que ce soit depuis les clients qui notent les travailleurs ou depuis les calculs de productivité qui comparent la productivité des travailleurs les uns avec les autres. Les systèmes disciplinent les travailleurs, comme l’expliquait la sociologue Karen Levy ou le chercheur Wolfie Christl. Elle produit les cadences. Licenciements, récompenses, promotions et pénalités sont désormais alignés aux performances. L’évaluation sert à produire les comportements attendus, comme le montrait Sophie Bernard dans UberUsés : le capitalisme racial de plateforme (Puf, 2023).

Mais il n’y a pas que les employés du bas de l’échelle qui sont ubérisés par ces contrôles automatisés, rappelle Carbonell. Les managers eux-mêmes sont désormais les exécutants de ce que leur disent les données. « Ils ne gèrent pas les travailleurs, ils appliquent ce que le système informatique leur dicte ». Et Carbonell de conclure en rappelant que notre patron n’est pas un algorithme. Dans le taylorisme augmenté, « l’asymétrie d’information devient une asymétrie de pouvoir ». L’asymétrie de l’information est le produit de la division du travail et celle-ci s’accentue avec des outils qui permettent d’atomiser le collectif et de mettre en concurrence les employés entre eux en les évaluant les uns par rapport aux autres.

Cette asymétrie n’est pas accidentelle, au contraire. Elle permet d’empêcher les collectifs de travail de contester les décisions prises. Sans droit de regard sur les données collectées et sur les modalités d’organisation des calculs, sans possibilité de réappropriation et donc sans discussion sur l’accès aux données des entreprises par les collectifs, rien n’évoluera. Comme le rappelle Carbonell, en Allemagne, l’introduction de nouvelles technologies qui surveillent la performance des travailleurs doit être validée par les comités d’entreprise où siègent les représentants du personnel. En France aussi, la négociation collective s’est timidement emparée du sujet. Le Centre d’études de l’emploi et du travail avait d’ailleurs livré une analyse des accords d’entreprise français signés entre 2017 et 2024 qui mentionnent l’IA. Depuis 2017, un peu moins d’un accord sur mille fait référence à l’IA, ceux-ci insistent particulièrement sur la préservation de l’emploi.

L’IA, moteur de #déresponsabilisation

Pour l’instant, explique Juan Sebastian Carbonell, l’IA est surtout un moteur de déresponsabilisation des patrons. Les entreprises ont recours à des systèmes tiers pour établir ces surveillances et contrôles. Ce qui permet une forme de dispersion de la responsabilité, comme l’évoquait le professeur de droit d’Oxford, Jeremias Adams-Prassl, tout en « concentrant le contrôle » (voir également son livre, L’ubérisation du travail, Dalloz, 2021).

« De la même façon que, dans les configurations de l’emploi précaire, avec leurs schémas de sous-traitance en cascade, il est difficile d’établir qui est l’employeur responsable, l’usage d’IA dans la gestion de la main-d’œuvre brouille les frontières de la responsabilité », rappelle le sociologue. « Si les systèmes de contrôle (direct, technique, bureaucratique et algorithmique) se succèdent, c’est parce qu’ils rencontrent toujours des limites, correspondant aux résistances des travailleurs et de leurs organisations ». Pourtant, à mesure que le panoptique se referme, les résistances deviennent de plus en plus difficiles, faute de marge de manœuvre.

Pour Carbonell, un renouveau luddite aurait toute sa place aujourd’hui, pour donner aux individus et aux collectifs les moyens de garder un contrôle sur l’organisation du travail, pour réouvrir des marges de manœuvre. Reste que le « luddisme diffus » qui émerge à l’égard de l’IA ne s’incarne pas dans un mouvement de masse ancré dans les mondes du travail, mais au mieux « dans un rejet individuel et une approche morale de l’IA », voire dans une vision technique et éthique qui consiste à améliorer les calculs plus qu’à les rendre redevables. Les travailleurs ont pourtant de bonnes raisons de s’opposer au changement technologique au travail, conclut le sociologue, surtout quand il ne vient plus accompagné de progrès sociaux mais au contraire de leurs délitements, comme une solution de remplacement bon marché de l’Etat Providence, disaient la linguiste Emily Bender et la sociologue Alex Hanna dans leur récent livre, The AI Con (HarperCollins, 2025). Avec l’IA et l’ubérisation s’impose un monde où les statuts protecteurs du travail reculent.

L’appropriation collective des moyens de production n’est plus une promesse pour transformer le monde. Il ne peut y avoir de chaîne de montage socialiste, car « il n’y a rien de potentiellement émancipateur dans la dissociation entre la conception et l’exécution ». Peut-on imaginer une IA qui nous aide à sortir de Taylor plutôt que de nous y enfermer ?, questionne le sociologue en conclusion. Une IA qui rende du pouvoir aux travailleurs, qui leur permette de concevoir et d’exécuter, qui leur rende du métier plutôt qu’elle ne les en dépossède.

Pour l’instant, on ne l’a pas encore aperçu !

►https://danslesalgorithmes.net/2025/10/02/ia-et-travail-on-ne-sait-pas-qui-sera-remplace-mais-on-sait-que-
#remplacement #dégradation #conditions_de_travail #AI #intelligence_artificielle #taylorisme #productivité
#à_lire

#Intelligence_artificielle : le vrai #coût_environnemental de la course à l’IA

https://sp-ao.shortpixel.ai/client/to_auto,q_glossy,ret_img,w_850/https://bonpote.com/wp-content/uploads/2025/09/Infographie-IA-article-850x1024.jpg

“L’IA et la réussite de la #transition_énergétique vont de pair. Nous n’assisterons pas à une transition à grande échelle vers une énergie sans carbone sans les avancées significatives que l’IA promet d’apporter.” Cette citation de Mélanie Nakagawa, la responsable développement durable de Microsoft en février 2025, est à l’image de la #pensée_magique que l’on rencontre de plus en plus fréquemment dans les médias et la société. Celle d’une IA mystique et providentielle qui serait la #solution à tous nos problèmes, et qui justifierait son développement effréné depuis l’arrivée de #ChatGPT en 2022.

Alors qu’Emmanuel Macron a annoncé en février 2025 des #investissements privés de 109 milliards d’euros pour développer l’IA et que plus de 35 nouveaux projets de #centres_de_données ont été annoncés en France, nous vous proposons une analyse approfondie pour déconstruire ces discours et découvrir la #face_cachée de l’intelligence artificielle. Comme le résume la chercheuse en IA Kate Crawford, elle repose sur une triple #extraction : extraction de #ressources_naturelles, extraction de #données, #exploitation_humaine. Dans cet article nous nous concentrerons sur les impacts environnementaux directs de l’IA (consommation énergétique, émissions carbone, impacts locaux des data centers), mais insistons sur la nécessité d’appréhender ces technologies dans leur ensemble pour comprendre les bouleversements sociétaux que son adoption massive génère (enjeux de #pouvoir, #surveillance_de_masse, #militarisation, #inégalités sociales, etc)

Nous commencerons par définir ce qu’est l’intelligence artificielle, son évolution récente, les acteurs qui la sous-tendent et détaillerons le fonctionnement particulier des #IA_génératives. Puis dans un second temps nous décrirons l’#infrastructure_matérielle qui la soutient. Loin de flotter au-dessus de toute réalité physique, comme le champ lexical du “cloud” et de la “dématérialisation” aime à nous le faire croire, ces #technologies ont des conséquences matérielles très tangibles.

Sommaire

- Qu’est ce que l’intelligence artificielle ?
- L’ère de l’IA générative depuis la sortie de ChatGPT en 2022
- L’IA, bien plus qu’une #technologie
- Qui est derrière l’IA ?
- Le voyage d’une requête ChatGPT
- L’inférence pour l’usage quotidien
– Le problème de la #transparence
– Quel est l’impact d’une requête ChatGPT ?
– L’optimisation de la #consommation_électrique de l’IA
– Les impacts directs de l’intelligence artificielle
– La consommation électrique des data centers explose à cause de l’IA
– Émissions de #CO2, la roue libre
– Google, Microsoft, Meta.. Quid des émissions des géants du numérique ?
– La consommation d’#eau
- Ressources abiotiques pour la fabrication des équipements et bâti : dépendance aux #métaux et à l’#industrie_chimique
- Conclusion
- Infographie

▻https://bonpote.com/intelligence-artificielle-le-vrai-cout-environnemental-de-la-course-a-lia
#IA #AI #environnement #à_lire

Une #bulle d’#intelligence_artificielle et de #stupidité naturelle
(pour archivage, publié en 2024)

La technologie derrière #ChatGPT, #Dall-E et autres n’est pas révolutionnaire, elle est spectaculaire. C’est très différent. Et, comme souvent, le spectaculaire attire une attention démesurée du grand public par rapport aux capacités réelles de la technologie. C’est ce qu’on appelle «  une bulle  ».

Et une bulle, ça finit toujours par imploser.

Mais en vrai, c’est quoi l’intelligence artificielle  ?

Rappelons qu’un logiciel est un ensemble d’instructions données à un ordinateur par un programmeur pour donner un résultat (un «  output  ») basé sur des paramètres modifiables («  l’input  »). Un programme «  classique  » est donc un programme qui donnera toujours un résultat prévisible. Je vous expliquais d’ailleurs cela en détail dans un article précédent.

L’histoire d’un bit (▻https://ploum.net/lhistoire-dun-bit/index.html)

Ce que nous appelons «  intelligence artificielle  » est un ensemble de techniques, parfois très diverses, pour qu’un logiciel puisse être «  entrainé  ». Au lieu de définir exactement comment va fonctionner le logiciel, on va lui fournir des «  données d’apprentissage  » pour qu’il en tire une forme de moyenne statistique. Exemple  : lui montrer des photos de terroristes et des photos de gens innocents pour, ensuite, tenter de voir s’il détecte des terroristes inconnus parmi une foule sur laquelle on n’a aucune information.

Mais qui est responsable si le programme développé de cette manière désigne un innocent comme terroriste et entraine son élimination par un drone  ? Le programmeur qui a développé l’algorithme  ? Il n’avait pas conscience du cadre d’utilisation, il a juste fait un logiciel pour différencier deux types de personnes sur base de photos. Celui qui a sélectionné les données et qui a «  oublié  » d’inclure des barbus parmi les innocents  ? Celui qui, à la base de tout ça, a imaginé qu’un terroriste était reconnaissable à son visage  ?

La fameuse intelligence artificielle, ce n’est que ça  : des algorithmes statistiques sont très utiles dans certains cas très spécifiques à condition d’être très surveillés. Mais qui diluent toute responsabilité en cas d’erreur.

Un algo de type ChatGPT ne fait pas autre chose  : pour simplifier à outrance, il prend à chaque fois le texte de la conversation et tente de prédire quel mot a la plus grande probabilité de suivre. Il prend littéralement tous les mots de son dictionnaire, les rajoute à la fin de la phrase et évalue un score pour le texte résultant basé sur la moyenne statistique calculée durant son apprentissage.

Si je lui demande  :

Ploum : Quelle est la couleur d’un schtroumpf  ?

Il va voir que, dans toutes ses données d’apprentissage, la suite de mot «  Quelle est la couleur de X  ? La couleur de X est  » est plus probable que « Quelle est la couleur de X  ? Banane volante à pistons  ». Du coup, il répond  :

IA : La couleur de…

Ben oui, parce que ça fonctionne aussi pour la couleur d’un marsupilami ou de n’importe quoi d’autre. C’est une des raisons qui fait que ChatGPT ne vous répond pas platement «  bleu  » comme n’importe quel humain le fait. Parce que dans ses données d’apprentissage apparait régulièrement qu’une réponse commence souvent en reformulant sa question.

IA : La couleur d’un schtroumpf est…

Cette reformulation reprend des parties de la phrase. Ce n’est pas du tout évident, mais cela donne l’impression que ChatGPT comprend ce qu’il dit. C’est faux. C’est simplement le plus probable parmi les milliards de possibilités de la langue française (ou de la langue schtroumpf).

IA : La couleur d’un schtroumpf est bleue

Parce que, dans tous les textes du corpus où apparait le mot «  schtroumpf  », c’est le mot «  bleu  » qui revient le plus souvent et qui est souvent associé avec le mot «  couleur  ».

Évidemment, ce qui est le plus probable n’est pas toujours ce qui a le plus de sens. Les personnages générés par Dall-E ont, par exemple, souvent bien plus de doigts que nécessaire. Pour une raison toute simple  : sur une image, la probabilité est très grande que ce qui est à côté d’un doigt soit un autre doigt. En fait, si vous me montriez une partie de photo représentant un doigt en me demandant de parier sur ce qu’il y a juste à côté, j’aurais tout intérêt à répondre  : «  un autre doigt  !  ». Ce n’est pas une hallucination, c’est un résultat entièrement logique, statistique  !

https://ploum.net/files/ai_fingers.jpg

Des résultats techniques spectaculaires…

Nonobstant ce que nous appelons des «  hallucinations  » (un mot choisi à dessein pour anthropomorphiser et rendre encore plus attirantes et mystiques les IA), les résultats sont très impressionnants, spectaculaires, imprévus. C’est un véritable show qui nous est offert dont les hallucinations font intégralement partie.

À la base de tous les ChatGPT et consorts, on trouve une nouvelle méthode de programmation appelée «  Transformers  » (oui, comme les robots de mon enfance) inventée par 8 types chez Google (qui sont, depuis, tous partis pour fonder leur startup AI sauf un qui a fondé une startup blockchain).

> [1706.03762] Attention Is All You Need (▻https://arxiv.org/abs/1706.03762)

Le papier décrivant la méthode est devenu un «  landmark paper  ». Pour les spécialistes, il est bouleversant, car il introduit de nouvelles techniques, de nouvelles perspectives. Mais, pour le grand public, il n’est finalement qu’une énième optimisation (impressionnante, je le répète) de méthodes de machine learning qui existent et s’améliorent depuis 40 ans. La grosse révolution, outre une amélioration significative des performances générales, c’est d’avoir permis une mise en parallèle des calculs. Du coup, plutôt que de devoir sans cesse optimiser des algorithmes ou créer des superordinateurs, on peut se contenter de mettre beaucoup d’ordinateurs en parallèle. Beaucoup comme dans «  beaucoup beaucoup beaucoup  ». Et donc multiplier les performances des algorithmes existants. Ce qui est très cool mais, selon ma définition, pas vraiment «  révolutionnaire  ».

> 8 Google Employees Invented Modern AI. Here’s the Inside Story (▻https://www.wired.com/story/eight-google-employees-invented-modern-ai-transformers-paper), visited on Mon Apr 1 20:51:01 2024

Ces améliorations de performances ont permis d’entrainer les algorithmes sur des quantités astronomiques de données. De l’ordre de «  tout ce qui nous tombe sous la main  ». Et de créer des produits attractifs pour le grand public (ChatGPT, Dall-E, …) alors qu’à la base, l’algorithme visait surtout à automatiser les traductions.
Un enthousiasme naïf qui l’est encore plus  !

Si ces nouvelles techniques sont spectaculaires, la vitesse avec laquelle les investisseurs et les entreprises se sont engouffrées dans le buzz l’est encore plus. Comme le dit très bien Cory Doctorow, de nombreuses boites AI se sont créées avec des technologies incapables de remplacer un travailleur humain, mais avec une équipe marketing capable de convaincre votre patron que c’est bien le cas.

Et chaque patron découvrant ChatGPT se sent soudain dans l’urgence d’investir dans l’AI, de peur que le concurrent le fasse avant lui. C’est parfois très con un CEO. Surtout quand ça a peur de rater le coche.

Petit aparté  : si vous apprenez l’existence d’une technologie à travers la presse généraliste, c’est trop tard. C’est que vous êtes le dernier couillon à en ignorer l’existence. Et c’est vous qui allez constituer la dernière couche de la pyramide de ponzi qu’est la bulle spéculative sur ce sujet. Bref, vous êtes le pigeon. Face à un enthousiasme exubérant dans un domaine qui n’est pas le vôtre et sur lequel vous arrivez sur le tard, il n’y a qu’une chose à faire  : rien. Attendre que tout se tasse et tirer les leçons des échecs ou réussites des uns ou des autres.

Se jeter dans la bulle AI, c’est un peu comme aller voir Titanic en pariant qu’il ne va pas couler à la fin. D’ailleurs, ils sont déjà en train de se casser la gueule : les fournisseurs d’AI ont dépensé 50 milliards de dollars pour des pelles, pardon des puces Nvidia et ont fait… trois milliards de chiffre d’affaires. L’action Nvidia, elle, a vu sa valeur multipliée par 9 en 15 mois. Comme dit le proverbe «  Pour s’enrichir durant une ruée vers l’or, vendez des pelles  !  »

Tous les CEO qui ont investi dans l’AI commencent à se rendre compte que c’est, en fait, très compliqué ce machin, qu’il y a peu de résultats, qu’on ne peut pas faire confiance dans ces résultats et qu’ils ne dorment plus la nuit par peur que des données privées soient exposées par les AI ou qu’ils soient attaqués pour non-respect du copyright.

> When Will the GenAI Bubble Burst ? (▻https://garymarcus.substack.com/p/when-will-the-genai-bubble-burst)

D’ailleurs, je vous alertais déjà l’année passée sur la problématique d’utiliser des datas privées pour entrainer une IA et sur le fait que, à un moment ou un autre, un petit malin arriverait à les faire ressortir. Ou, du moins, à faire croire qu’il les a ressorties, même si ce sont des hallucinations.

> Modern AI and the end of privacy (▻https://ploum.net/2023-02-15-ai-and-privacy.html)

La fin du film est encore plus prévisible qu’un Marvel du mois d’août  : les boites IA commencent à couler.

> Stability AI reportedly ran out of cash to pay its AWS bills • The Register (►https://sebsauvage.net/links/?Vwkq4g)

La décadence et la chute

La technologie a beau être géniale, elle nécessite énormément d’électricité et coute un pognon de dingue. Et puis il faut l’entrainer sur le plus de données possible. C’est-à-dire sur tout ce qui a jamais été posté sur Internet auquel on a accès. Sauf que, ben… ce n’est pas suffisant. Surtout que les gens ne postent plus sur Internet, mais sur des plateformes privées avec lesquelles il faut signer des contrats pour avoir accès aux données.

> Feeding the Machine (gemini ://rawtext.club/~winter/gemlog/2024/4-02.gmi)

Pour résumer, on assiste, comme d’habitude, à une belle bulle, une parfaite ruée vers l’or. Avec des vendeurs de pelles (Nvidia) et des vendeurs de mines (Reddit, Facebook et tous ceux qui ont les données). Les mineurs vont, pour la plupart, faire faillite. Toute bulle finit par imploser. La seule question est de savoir si ce que la bulle laissera comme débris sera utile (comme l’ont été les infrastructures réseau financées pendant la bulle du web en 2000) ou s’il ne restera que ruines et destruction (comme la bulle des subprimes en 2008).

Ces dernières sont les pires bulles  : elles détruisent activement une infrastructure existante. Exactement ce que la bulle AI est en train de faire avec le web en le merdifiant au-delà de tout espoir de sauver quoi que ce soit. Et en pourrissant toutes les données avec lesquelles s’entraineront les prochaines générations AI.

La bulle actuelle est peut-être en train d’utiliser la connaissance accumulée pendant des décennies pour la diluer irrémédiablement dans sa propre merde, détruisant, en quelques mois, le travail de milliers de chercheurs pour les décennies à venir. Car, dans dix ans, comment pourra-t-on créer des jeux de données importants dont on soit sûrs qu’ils ne contiennent pas de données générées par d’autres algorithmes  ?

> Drowning in AI Generated Garbage  : the silent war we are fighting (▻https://ploum.net/2022-12-05-drowning-in-ai-generated-garbage.html)

Finalement, l’AI ne fait que répéter, en vitesse accélérée, ce que le consuméro-capitalisme inspiré d’Ayn Rand applique à toute la planète depuis Thatcher et Reagan  : promettre un futur incroyable en détruisant le présent pour en revendre les décombres dix fois le prix, ne léguant finalement que des cadavres, des ruines fumantes, des déserts de déchets et un air irrespirable.

Je me pose cette simple question  : et maintenant  ?

On a ChatGPT, on a Dall-E. On ne peut pas leur donner plus de données d’apprentissage. On ne peut pas leur donner plus d’électricité ni plus d’ordinateurs. Les augmentations de performance purement algorithmique sont incroyablement rares, difficiles et imprévisibles. Du coup, on fait quoi avec nos bots de discussion qui spamment tous le web  ? On rend les codeurs plus rapides avec Github Copilot  ? Super, on va pondre encore plus de code que personne ne comprend, dont personne n’a la responsabilité. Mais pourquoi  ?

> Keynote Touraine Tech 2023  : Pourquoi  ? (▻https://ploum.net/2023-03-30-tnt23-pourquoi.html)

Beaucoup pensent que ChatGPT est l’aube d’une révolution, d’un nouveau paradigme. Je pense, au contraire, qu’il représente la fin, l’aboutissement technologique à la fois des techniques algorithmiques, mais également de la parallélisation et de la mise en réseau globale des connaissances humaines.

Nous avons trop souvent tendance à confondre l’aube avec le crépuscule.

▻https://ploum.net/2024-04-04-la-bulle-ai.html
#IA #AI
#à_lire

Tout comprendre à la #taxe_Zucman en trois minutes

Le gouvernement Bayrou est tombé avec son budget. La #taxation des ultrariches, à laquelle il se refusait, va immanquablement être portée par la gauche et revenir dans le débat. En quoi consisterait-elle ?

(#paywall)

▻https://www.alternatives-economiques.fr/comprendre-a-taxe-zucman-trois-minutes/00116171
#explication #à_lire #finance #France #fisc #fiscalité

#Finances_publiques : où est passé l’argent ?

https://frustrationmagazine.fr/_image?href=https%3A%2F%2Fadminfrustrationmagazine.fr%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F04%2FCapture-decran-2025-04-15-a-16.11.22.jpg

Les visages changent, les mêmes #mensonges restent : cette semaine, le ministre de l’Economie Eric Lombard a annoncé que l’Etat devait trouver de toute urgence « 40 à 50 milliards d’euros » (pour la précision, on repassera) pour freiner le #déficit_public. Ce chiffre sorti du chapeau et annoncé dans l’urgence, relayé par #François_Bayrou qui compare l’#endettement de la France à une dette de 50 000 euros par citoyen, alors que les deux n’ont techniquement rien à voir est devenu un classique de la propagande bourgeoise au XXIe siècle mais se base sur un fait réel : le niveau de #dépenses de l’État est considérable mais nous n’en voyons pas la couleur. Tous ces gens aux commandes du pays depuis trente ans s’accusent mutuellement des déficits publics, s’en déresponsabilisent et surtout les exagèrent pour alimenter leurs #politiques_antisociales. Mais ce coup-ci, les faits sont là : de l’argent a été massivement dépensé durant sept ans, creusant considérablement la #dette_publique. Or, cet argent n’a pas servi à améliorer nos conditions de vie, par exemple via des #services_publics de qualité. Au contraire, ces derniers se sont considérablement dégradés. Alors où est passé l’argent ? Puisque le journalisme mainstream a la mémoire courte, retour chronologique sur les principaux vols commis par le #macronisme en sept ans, pendant lesquels l’argent est passé de nos poches à celles des possédants.

2017 : tout juste arrivé au pouvoir, Macron réduit considérablement nos #recettes_fiscales… pour rien

Un #budget, tout le monde le vit au quotidien, est composé de recettes et de dépenses. Macron a réduit les premières et a considérablement augmenté les secondes, tout en rognant celles dont on avait le plus besoin. À l’automne 2017, le premier budget voté par la majorité macroniste, alors écrasante, a comporté une #réforme_fiscale d’ampleur :

– Suppression de la partie financière de l’#impôt_de_solidarité_sur_la_fortune (#ISF), transformé en #impôt_sur_la_fortune_immobilière (#IFI). Cette mesure fait perdre chaque année 4 milliards d’euros aux contribuables. Son rétablissement a été demandé, en vain, par les Gilets jaunes.

– Mise en place d’un #prélèvement_forfaitaire_unique à 30% (ou #flat_tax) qui est venu réduire considérablement l’#imposition_du_capital. En effet, les plus riches étaient taxés de façon bien supérieure (jusqu’à 45%) et désormais tout le monde paye le même taux sur ses #dividendes, plus-values de cession de valeurs mobilières, l’#assurance-vie… Comment s’étonner dès lors que selon le ministère des #Finances, 44% de cette baisse ait profité aux 1% les plus riches ?

Au total, la suppression de l’ISF et la mise en place de la flat tax rapportent 1,5 million d’euros par an à chacun des cent foyers les plus riches, toujours selon Bercy.

Oui mais l’objectif était de pousser les riches à investir dans notre économie en les libérant du fardeau de nos impôts, non ? Objectif complètement raté, alors. #France_Stratégie, organisme gouvernemental rattaché au Premier ministre, a publié son rapport sur l’effet de ces deux mesures il y a un peu plus d’un mois : l’effet est nul. “L’observation des grandes variables économiques – croissance, investissement, flux de placements financiers des ménages, etc. – avant et après les réformes ne suffit pas pour conclure sur l’effet réel de ces #réformes”, estime le rapport. “Il ne sera pas possible d’estimer par ce seul moyen si la suppression de l’ISF a permis une réorientation de l’#épargne des contribuables concernés vers le financement des entreprises”. Bref, ces deux mesures fiscales ont été des cadeaux purs et simples pour les plus riches.

2017-2024 : Dans la droite lignée de Hollande, Macron réduit l’imposition et les cotisations des #entreprises privées… sans rien demander en retour

Retour en 2014 : #François_Hollande est président, #Arnaud_Montebourg ministre de l’Economie. En cœur, ils annoncent un vaste de plan de réduction d’impôts et de #cotisations_patronales pour les entreprises. Cela s’appelle « #pacte_de_responsabilité_et_de_solidarité » : en échange de ces #aides qui coûtent des milliards aux finances publiques, le #patronat doit créer des #emplois. C’est ce que le #MEDEF promet à l’époque, en défilant sur les plateaux télé avec un badge “#un_million_d’emploi”. Mais il ne signe aucun accord formel.

Mise en œuvre par le nouveau ministre de l’Economie #Emmanuel_Macron, cette réforme réduit les “charges” des entreprises. Devenu président de la République, Macron fait voter à l’automne 2018, dans le budget de la sécurité sociale, la pérennisation de ce dispositif censé être limité dans le temps. Les entreprises ne payent désormais plus aucune #cotisation_patronale sur les bas salaires (coût : plus de 20 milliards d’euros par an). Leur #taux_d’imposition a été considérablement réduit (coût : 11,5 milliards d’euros par an). C’est une perte sèche pour le budget de l’Etat : en effet, la loi prévoit que les baisses de cotisations qui bénéficient à la #sécurité_sociale soient compensées par le budget de l’Etat. Autrement dit, ce que les entreprises privées ne payent plus, ce sont les contribuables qui le payent à leur place, ainsi que les usagers des services publics sur lesquels des économies ont été faites pour financer ces cadeaux.

Au total, ces nombreux dispositifs visant à aider les entreprises représentent 200 milliards d’euros par an à notre charge. Ils sont donc, pour commencer, composés des réductions de cotisations patronales payées par les entreprises. C’est le cas de la #réduction_Fillon, mise en place sous #Nicolas_Sarkozy, qui exonère de cotisations patronales les salaires payés entre 1 et 1,6 SMIC. Vient ensuite la baisse pérenne de #cotisations_sociales, mise en place en 2019, qui exonère de cotisations jusqu’à 2,6 SMIC. Ensuite, il y a des #crédits_d’impôts comme le #Crédit_impôt_recherche (#CIR), mis en place dans les années 1980 puis sans cesse étendu et simplifié, qui donne des crédits d’impôt aux entreprises qui déclarent des dépenses de recherche et développement (quelles qu’elles soient), et enfin le #Pacte_de_responsabilité, donc. La dernière mesure en date est la suppression progressive de la #Cotisation_sur_la_valeur_ajoutée_des_entreprises (#CVAE), 4,3 milliards d’euros perdus chaque année. Chaque gouvernement, depuis le début des années 2000, a ajouté des dizaines de milliards d’euros transférés des ménages (les contribuables) vers les entreprises – mais c’est Macron qui en a fait le plus.

« Nous estimons l’impact de la réforme sur l’#emploi, la #valeur_ajoutée et l’#investissement. Aucun impact n’est détecté sur ces variables. Les entreprises ayant fortement recours au CICE n’ont pas embauché plus, après 2019 que les entreprises ayant peu recours au CICE. »
Rapport de l’Institut des Politiques Publiques, 2022

Des #cadeaux, vraiment ? Ce genre de mesure ne vient-il pas renforcer la “#compétitivité” des entreprises françaises en réduisant le “#coût_du_travail” ? Et non : toutes les études, y compris ministérielles, sur les effets de ces 200 milliards d’euros annuels dépensés pour les #entreprises_privées montrent que les effets sont faibles, voire inexistants. En 2022, l’Institut des politiques publiques disait de la transformation du CICE en baisse pérenne de cotisations patronales : « Nous estimons l’#impact de la réforme sur l’emploi, la valeur ajoutée et l’investissement. Aucun impact n’est détecté sur ces variables. Les entreprises ayant fortement recours au CICE n’ont pas embauché plus, après 2019, que les entreprises ayant peu recours au CICE. »

Le dernier gros rapport en date, celui de l’Institut de recherches économiques et sociales (IRES), n’y va pas par quatre chemins : “L’#efficacité des #allègements du #coût_du_travail se trouve sans doute ailleurs : dans le soutien apporté aux marges des entreprises”, nous dit-il… et ces marges, les entreprises en font bien ce qu’elles veulent. Et ça n’a pas servi à créer de l’emploi, ni à relocaliser notre industrie, mais bien à augmenter les #dividendes des #actionnaires.

https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfuI7dVI0Qk8fNkF8k0Nlm8-MpvE0GVnRXcOfDjW73NHzSHk8pl0Yn4p3yBb7lDptctqGK_xafLyIENOgW9n90XOKQ7Bb5qNAJzrpK7ITV0qpCcUMSl5uuNcJjlggjdlfFFxBfvCWm1UTp4PggWktyvS8k?key=xtpa-njA3Ts4Fu-Vof25sQ#.jpg

Ces aides aux entreprises représentent 25% du budget de l’État dépensés chaque année – un montant supérieur au budget de l’Éducation nationale, et nous n’en voyons pas la couleur. Ils sont absorbés ailleurs. Et on appelle cela « l’économie de marché », « la loi du marché », « le capitalisme globalisé » ? La vérité, c’est que nous #subventionnions les entreprises privées à hauteur de 10 milliards d’euros par an en 1980, nous renseigne ce même rapport, contre au moins 200 milliards en 2024.

2019 : la #prime_d’activité pour faire payer les contribuables à la place des actionnaires

En décembre 2018, le mouvement des Gilets jaunes dévaste les beaux quartiers de Paris après avoir pris son envol sur les ronds-points partout dans le pays. Ce mouvement sans leader ni parti inquiète le gouvernement, Macron prépare même un hélicoptère pour pouvoir échapper à la foule en colère le 8 décembre.

“On bosse mais on ne s’en sort pas” : les manifestants qui se sont d’abord mobilisés contre la tentative de hausse de la #taxe_sur_le_carburant ont fini par réclamer la fin des cadeaux pour les entreprises et le retour de l’ISF. Le gouvernement a finalement – pour la première fois depuis longtemps – cédé face au mouvement social, en renonçant à sa taxe injuste. Il a en outre proposé une amélioration des revenus des plus modestes.

Pour cela, il n’a pas augmenté le #SMIC et ainsi mis à contribution le patronat et les actionnaires. Non, il a augmenté la prime d’activité, dispositif créé sous Hollande et qui permet aux salariés aux revenus modestes de bénéficier d’un complément de revenu versé par l’Etat, c’est-à-dire nous. Après les Gilets jaunes, les salariés au SMIC ont touché 90 euros de plus, ce qui n’est pas négligeable. Mais en refusant de faire contribuer le patronat, le gouvernement dépense chaque année 10 milliards d’euros pour compenser la faiblesse des salaires versés par les entreprises.

2022 : le scandale #McKinsey révèle la ruine quotidienne de l’Etat au profit des copains

Début 2022, peu avant la campagne présidentielle qui allait permettre la réélection de Macron avec l’aide de son joker Le Pen, on apprenait que l’Etat français aurait payé au moins 1 milliard d’euros par an à des #cabinets_de_conseil pour concevoir sa politique, en doublon de l’administration publique et pour des missions dont l’intérêt n’est pas facile à saisir (et le mot est faible). De l’argent public balancé par les fenêtres ? Oui, et principalement en faveur d’une entreprise, McKinsey, dont on a appris en mars de la même année qu’elle ne payait absolument aucun impôt en France. L’homme en charge de la passation de contrat de ce cabinet de conseil avec l’Etat n’est autre qu’un ami du président, #Karim_Tadjeddine, qui partage avec lui une vision de l’Etat « en mode start up ».

En 2021, le poids croissant de ces consultants dans la gestion des affaires publiques ayant fait un peu de bruit, le groupe communiste au Sénat avait mis en place une commission d’enquête chargée de faire la lumière sur cette nouvelle tendance. Le rapport qui en a résulté est particulièrement riche car il se base sur des dizaines d’heures d’audition des principaux acteurs de l’affaire, des consultants eux-mêmes aux ministres qui ont fait appel à eux.

On y apprend d’abord que les dépenses de cabinet de conseil ont doublé au cours du quinquennat, pour atteindre la somme d’un milliard d’euros en 2021. Pour comparaison, le budget annuel consacré à l’égalité femmes-hommes est de 50 millions d’euros. Donner de l’argent aux cabinets privés semble être la véritable « grande cause du quinquennat », à en croire le rapport, qui souligne le recours de plus en plus systématique à leurs services, majoritairement en doublons de compétences existantes dans l’administration publique. Les rapporteurs précisent que la somme d’un milliard d’euros annuelle est « une estimation minimale car les dépenses des opérateurs sont en réalité plus élevées. Si la commission d’enquête a interrogé ceux dont le budget était le plus important (Pôle emploi, Caisse des dépôts et consignations, etc.), l’échantillon ne représente que 10 % du total des opérateurs » (p.8). La somme d’un milliard d’euros est donc TRÈS sous-estimée.

Pour quoi faire ? Parfois rien du tout : le rapport documente ainsi une facture de 496 800€ de McKinsey pour une mission de réflexion sur « l’avenir du métier d’enseignant » qui n’a pas abouti. Enfin si, ça a abouti à un rapport de deux cent pages qui enfonce des portes ouvertes – soit 2 480€ la page. Mais aussi 558 900€ pour le cabinet #Boston_Consulting_Group (#BCG pour les intimes), pour l’organisation d’une “#convention_des_managers_de_l’Etat”… qui n’a jamais eu lieu.

Ce mois-ci, l’émission Cash Investigation est venue confirmer ce qui se dessinait il y a deux ans : oui, les consultants de McKinsey ont bien travaillé gratuitement pour le candidat Macron en 2017, ce qui explique pourquoi l’Etat a eu autant recours à leur service depuis son élection.

On pourrait parler aussi de l’explosion du budget du palais de l’Elysée ou de la façon dont le ministre des Comptes publics Gérald Darmanin a aidé les propriétaires du Paris-St-Germain à éviter de payer des impôts lors du transfert de Neymar en 2017… Les exemples ne manquent pas pour montrer la façon dont Macron et ses sbires ont dilapidé notre argent.

2023 : la barre d’un million d’apprentis donnés quasi gratuitement au patronat est franchie

En 2018, la loi dite « #pour_la_liberté_de_choisir_son_avenir_professionnel » a permis de profonds changements alors qu’elle est passée, sur le moment, inaperçue. C’est parce que cette loi existe que le gouvernement a pu affaiblir brutalement l’#assurance-chômage. C’est cette loi qui a libéralisé la #formation_professionnelle et provoqué l’augmentation des arnaques pour les salariés en désir de reconversion. Et c’est cette loi qui a provoqué l’augmentation considérable du nombre d’apprentis en France. Les #apprentis sont des jeunes qui, pour obtenir un diplôme, se forment en #alternance, c’est-à-dire en travaillant pour une entreprise sensée les former et accompagnés par un organisme de formation. Entre 2017 et 2022, le nombre de nouveaux contrats d’#apprentissage signés est passé d’un peu plus de 320 000 à 837 000. En 2023, on aurait donc atteint le million.

Cette augmentation a principalement été obtenue grâce à de la distribution d’argent public au patronat français : pour chaque contrat signé, la première année, les entreprises privées ont touché entre 5 000 et 8 000 euros d’aides à partir de 2020. Désormais, une aide unique de 6 000 euros leur est octroyée. Concrètement, et puisque la rémunération des apprentis est très basse, cela signifie qu’embaucher un apprenti de moins de 18 ans ne coûte pas un centime aux entreprises la première année : le contribuable paye tout à la place du patron. Sur ce site de promotion de l’apprentissage, on apprend ainsi que la dépense publique permet au patronat de dépenser un minimum pour rémunérer ses apprentis. Même la troisième année, cela coûte nettement moins cher que d’embaucher un salarié au SMIC. Il faut ajouter à ça le fait que les contrats d’apprentissage sont largement exonérés de cotisations patronales : concrètement, ça ne coûte quasi plus rien d’embaucher un apprenti.

Nous ne sommes pas passés de 300 000 à un million d’apprentis en six ans simplement parce qu’un beau matin de nombreux patrons se sont découvert une vocation pédagogique. Toutes les études, notamment celle de la Cour des Comptes, montrent que c’est bien la prise en charge par l’Etat de l’apprentissage qui a provoqué un effet d’aubaine et incité les employeurs à recourir à cette main d’œuvre gratuite. Après tout, pourquoi s’en priver ?

Et puisque les critères sont inexistants et que le seul encadrement provient d’organismes de formation souvent privés et peu scrupuleux (et cogérés par le patronat via les Chambres de commerce et d’industrie, dans le cas des CFA), les abus explosent. Selon une étude de l’Observatoire de l’alternance, un organisme patronal, 27% des alternants sondés déclarent ne pas avoir eu de tuteur pendant leur contrat de travail, ce qui est totalement illégal. Et seules 40% des entreprises sondées déclarent former leur tuteur. Une proportion qui chute à 28% dans le commerce. L’apprentissage n’est pas une chance pour la jeunesse. D’abord, c’est une nouvelle réserve de main d’œuvre gratuite ou à prix cassé pour le patronat. Ensuite c’est une main d’œuvre docile, que l’on forme à devenir les salariés soumis du futur. Des salariés qui n’auront pas pu choisir leur vie et dont la formation très spécialisée les enchaîne à un secteur professionnel.

En 2024, le coût de l’apprentissage pourrait avoisiner les 25 milliards d’euros pour les contribuables ! Et pour quels effets durables ? Potentiellement catastrophiques, au point que l’OFCE parle, dans une étude récente, de “#bulle_de_l’apprentissage”. « Il y a beaucoup d’emplois artificiels, explique Bruno Coquet, économiste, au journal La Tribune. La Dares et l’OFCE avaient estimé leur nombre entre 200 000 et 250 000, il y a deux ans. Tous ces emplois pourraient disparaître. Certains emplois en apprentissage se sont substitués à des contrats en CDD ou CDI, car ils coûtaient moins cher. Ces effets de substitution ont été estimés à 200 000. »

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2025 : la contribution des grandes entreprises est écourtée

Lors du budget préparé par #Michel_Barnier (éphémère Premier ministre du gouvernement putschiste de l’automne 2024) prévoyait un certain nombre de micro-reculs dans cette politique pro-actionnaires. Ce budget prévoyait la réduction des #aides_aux_entreprises dans le cadre de l’apprentissage et, dans sa version parvenue à l’après-dissolution, comportait un projet de surtaxe sur le bénéfice des grandes entreprises, pendant deux ans. Aussitôt annoncée, cette mesure a provoqué la colère de #Bernard_Arnault. Le patron de #LVMH n’a pas supporté cette mini-contribution au redressement des finances publiques et a rappelé à Macron son unique mandat : continuer de gaver les capitalistes. La surtaxe a donc été réduite à une seule année, comme l’a confirmé le ministre de l’Economie Eric Lombard ; le même jour, il annonçait la nécessité de trouver 40 milliards de plus en réduisant les dépenses publiques… Cet abandon va nous coûter 4 milliards d’euros, qui vont donc rester dans la poche des actionnaires. C’était évidemment insuffisant pour un rééquilibrage budgétaire mais cela ouvrait la porte au débat sur l’état et l’origine des recettes de l’État : elles sont de plus en plus faibles car Macron a pour mission d’exonérer les riches d’impôts.

Une #dette creusée… contre nous

Une dette importante, ce n’est pas un problème en soi, comme nous l’avons montré à plusieurs reprises. Ce qui est un problème, c’est que cette dette-là n’a servi à rien : elle n’est pas un #investissement dans l’avenir, elle est constituée de multiples cadeaux aux plus fortunés. Et ces cadeaux se sont révélés tout bonnement improductifs : ils ont servi à accumuler, pas à investir.

Les preuves sont là : la fortune des 500 familles les plus riches de France a été multipliée par 3,1 en 10 ans. C’est normal : les dividendes ont régulièrement augmenté ces dernières années, pas tant parce que nos entreprises sont plus performantes que parce qu’elles sont beaucoup moins imposées et davantage aidées. Or, aucune de ces aides n’est conditionnée : les entreprises en font ce qu’elles veulent. Le patronat a visiblement décidé d’attribuer une bonne part de ces gains aux actionnaires. Or, 96 % des dividendes sont attribués à 1 % de l’ensemble des foyers fiscaux, selon France Stratégie.

Ces gens enrichis vont-ils un jour investir et entretenir une saine croissance qui pourrait, à terme, bénéficier à nos emplois et nos salaires ? C’est que les macronistes ont affirmé pendant des années, sans le moindre effet. Désormais, ils ne prennent même plus la peine de nous le faire croire. Leur dictature bourgeoise n’a plus besoin de motifs. Le vol est de toute façon trop caractérisé.

Pendant que quelques-uns accumulaient, l’état du reste de la société s’est considérablement dégradé. Tout le monde a pu constater le délabrement des services publics – ce patrimoine commun des moins fortunés. De façon encore plus nette, la pauvreté a augmenté ces dernières années. La crise inflationniste, dont nous avons montré à quel point elle profitait aux possédants, est venue augmenter cette tendance.

Macron nous a bel et bien pillé. Début juillet, les électeurs ont décidé de lui retirer le pouvoir de continuer, en votant majoritairement NFP et RN. Qu’à cela ne tienne : avec son coup d’Etat, il a décidé de continuer ce #vol_en_bande_organisée… Jusqu’à ce que nous le stoppions par d’autres moyens.

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#France #pillage #à_lire

signalé aussi par @monolecte
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#FramamIA. Comprendre l’IA pour la démystifier

https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/9c67e908a-279c2f/sDr5CyMyNBvl/pKEgpIRpduEhiypela5O5aqLdDwFfOAT00w4sufu.png

1. L’IA c’est #technique, donc #politique  !
2. Mieux comprendre l’IA
2.1 L’IA c’est quoi  ?
2.2 Comment ça marche  ?
2.3 Pas une IA mais des IA
2.4 Les grandes familles d’IA
3. Impacts d’une IA capitaliste
3.1 L’IA, une #économie comme les autres  ?
3.2 #Extractivisme, #pillage et #appropriation
3.3 Une industrie écocide
4. #Risques culturels et démocratiques
4.1 Reconfiguration du monde du #travail
4.2 Des bouleversements culturels
4.3 #Confiscation des choix démocratiques
5. Choix d’outil, choix de société
5.1 Collectivement, exiger l’#éthique
5.2 Individuellement, questionner l’acceptable
5.3 L’expérimentation de #Framasoft  : #Lokas
6. Pour aller plus loin

▻https://framamia.org
#IA #intelligence_artificielle #à_lire #démystification #mythe #démocratie #culture #écologie #impact_environnemental #inégalités #individualisme #auto-aliénation #Biais #deepfake #infopollution

voir aussi :
AI myths

https://seenthis.net/local/cache-vignettes/L600xH341/uFkyQ0B6tNebb9a1-8e5f9.png

Être un bon #allié du #féminisme

Je fais partie des femmes qui considèrent qu’un homme, profitant au sein de la société, qu’il le veuille ou non, de #privilèges provenant de l’#exploitation_quotidienne des #femmes, ne peut pas se revendiquer féministe. Mais cela ne signifie pas que les hommes n’ont pas un rôle à jouer, au contraire. Et c’est pour ça qu’aujourd’hui j’ai envie de vous parler des #alliés du féminisme. Car encore faut-il savoir ce que l’on entend par « allié » et ce que l’on attend d’un allié. Voici donc une #liste de points qui me paraissent essentiels.

1. Ne revendiquez pas le titre de « féministe »

Cela montre que vous avez conscience que votre place ne peut en aucun cas être au même niveau et avoir la même importance que notre place au sein d’une #lutte qui concerne nos #droits. Vous profitez concrètement chaque jour de notre exploitation et cela ne va pas changer en un claquement de doigts. Comprenez par ailleurs que dans une société où les femmes sont sans cesse relayées au second plan, vous allez devoir accepter de passer pour une fois au #second_plan vous aussi. Si cela ne vous paraît pas évident, si par exemple cela vous semble injuste que des féministes puissent exclure les hommes de certaines discussions / réunions / conférences, alors le chemin qui mène à un rôle d’allié efficace et de qualité risque d’être long.

2. Soyez humble

Le chemin d’allié s’emprunte avec beaucoup d’#humilité. L’idée ici est de remettre en question ce que l’on croyait comprendre du monde pour découvrir des #vécus et une #réalité_politique qu’on ignorait ou qu’on pensait connaître. C’est complexe, c’est long et ça peut même être parfois douloureux. Certains (beaucoup trop) d’hommes préfèrent donc par facilité et par confort s’en tenir à leur vision du monde, et vont jusqu’à expliquer aux femmes ce qu’est vraiment le féminisme, et comment elles devraient mener leurs luttes, et quels sont les sujets à traiter en priorité… Bref, vous connaissez ces spécimens.

Certains vont même jusqu’à expliquer à des femmes ce qu’elles vivent vraiment au quotidien alors qu’eux-mêmes n’expérimenteront jamais le #sexisme. On appelle ça du #mansplaining : c’est inutile, c’est chiant, c’est ridicule. Ne soyez pas ce genre de personnes ridicules. Par contre n’hésitez pas à vous en donner à coeur joie si vous croisez des mansplainers et à les remettre à leur place, ça, vous pouvez, et c’est même vivement conseillé. Et puis si vraiment vous aimez former les autres, il y a des milliers d’hommes absolument ignorants des questions liées au féminisme auxquels vous pourrez apprendre plein de choses si le coeur vous en dit !

3. Votre #bilan_personnel

Le plus gros chantier du travail d’allié, et celui qui va vous occuper à plein temps, c’est de réfléchir à la manière dont vous participez directement ou indirectement à l’oppression des femmes. Parce que oui, vous avez des #comportements_sexistes, dont beaucoup que vous n’avez jamais identifiés (hello #sexisme_ordinaire, bonjour #sexisme_bienveillant). Dans le milieu du #militantisme on appelle également ce travail « la #déconstruction ». L’image est explicite : nous nous construisons socialement depuis notre naissance et un jour il est bon de s’arrêter un moment et d’étudier cette construction. Avec #honnêteté. Quelques questions par exemple parmi beaucoup d’autres :

- Quelle éducation vous ont donnée vos parents ?
- Quel enfant, quel adolescent avez-vous été ?
- Qu’est-ce pour vous le féminin, le masculin, le genre ?
- Comment abordez-vous la drague, les relations amoureuses et sexuelles ?
- Êtes-vous sûr d’être au point sur la question du consentement ?

Tant de sujets à creuser pour identifier vos schémas virilistes / misogynes dans l’objectif de les démanteler pour reconstruire à la place quelque chose de plus sain, de plus solide. Quelque chose qui correspond mieux à la personne que vous voulez être au lieu de correspondre à une personne que la société, que vos rencontres, que vos expériences ont contribué à modeler parfois sans que vous en ayez conscience.

4. Personnel mais pas que

Être un allié ça veut souvent dire fréquenter des milieux féministes, que ce soit plus ou moins régulièrement, ça veut dire #écouter des féministes, #lire des féministes. Et donc ça veut dire que vous allez en prendre plein la tronche. Enfin, vous allez sûrement le ressentir comme tel avant de comprendre que les féministes parlent « des hommes », pas de vous en particulier, déjà tout simplement parce qu’elles ne vous connaissent pas, et puis surtout parce qu’elles s’en tapent le cul par terre de votre petite personne.

Mais vous, vous êtes un homme non ? Donc vous êtes concerné par ces discussions sur « #les_hommes » non ? Oui tout à fait Roger, et d’ailleurs parfois vous vous sentirez visé car vous vous reconnaitrez dans des critiques émises par les féministes. Et si vous êtes amené à vous exprimer sur des questions féministes vous pourrez également recevoir des critiques qui vous seront personnellement adressé. Je ne prétends pas que tout ce que dit une féministe est parole d’évangile, il y a d’ailleurs des féministes avec lesquelles je ne suis pas d’accord (mais nous reviendrons sur ce point). De plus par ego on a tendance à se défendre « par principe ». Mais gardez bien en tête qu’en tant qu’homme vous êtes loin d’être objectif donc vous devez prendre le temps d’écouter les critiques que vous recevez directement ou indirectement (quand il est questions « des hommes »). Ce sont des occasions d’apprendre et d’avancer.

5. Éduquez-vous

Personne ne nait en ayant les connaissances nécessaires pour appréhender le monde qui l’entoure. Vous n’avez pas besoin de suivre un cursus de sociologie pour mieux comprendre les questions féministes (mais si cela vous intéresse, allez-y !). Si vous disposez d’un accès internet vous pouvez déjà trouver de nombreuses ressources sur beaucoup de questions féministes. Pensez aussi aux réseaux sociaux, blogs, podcasts, vidéos, articles de presse, livres etc.

6. Mais soyez autonome

Rien de plus agaçant que ces hommes qui exigent qu’on leur réponde, qu’on leur explique, qu’on leur fournisse des liens, des références, des études, surtout quand ils n’ont même pas les bases des bases de connaissances sur le sujet dont ils veulent discuter. J’espère que vous avez compris que votre rôle n’était pas de fatiguer les féministes et de leur faire perdre du temps, mais bien de les aider. Est-ce que ça signifie que vous ne pouvez pas poser des questions ? Non bien sûr. Mais tout ce que vous pouvez trouver par vous-même, cherchez-le par vous-même. Et si vous avez des questions, acceptez que peut-être la personne en face de vous n’aura pas le temps ou l’envie d’y répondre. Nous n’avons pas de devoir de pédagogie, certaines ont parfois envie de donner de leur temps, certaines ne le font pas. C’est comme ça et c’est normal.

7. Soyez attentif dans votre quotidien

Quand on ne subit pas une #discrimination on est très souvent aveugle à ses manifestations. Alors si vous voulez devenir un #bon_allié, il va falloir commencer par ouvrir grands vos yeux et vos oreilles. Écoutez les conversations, observez les comportements. Posez un regard neuf et critique sur le contenu culturel et médiatique qui vous est proposé au quotidien (réseaux sociaux, publicités, livres, films, musique etc.). Etudiez la société dans laquelle vous vivez et les individus qui la composent.

8. Écoutez les femmes qui vous entourent

Beaucoup d’hommes ne s’intéressent absolument pas au vécu des femmes et sont tout étonnés quand on leur explique ce qu’est le #harcèlement_de_rue par exemple (et cette pseudo naïveté est souvent très agaçante). Pire, ils sont parfois tellement déconnectés de la réalité de ce que nous vivons qu’ils nous accusent d’exagérer voire même de mentir. Vous voulez être un bon allié ? Alors intéressez-vous aux femmes qui vous entourent.

Qui sont-elles ? Quel est leur vécu en tant que femmes au sein d’une #société_sexiste ? Avez-vous déjà échangé autour de ces questions avec votre fille, votre compagne, votre soeur, votre mère ? Votre grand-mère ? Croyez-moi, les ainées ont souvent beaucoup de choses à nous raconter et à nous apprendre ! Pensez aussi à vos amies, à vos collègues, à vos voisines. É-cou-tez. Il y a autour de vous autant de femmes que de vécus précieux à découvrir. Vous ne pourrez pas comprendre le sexisme par le biais de l’expérience, mais à travers les #récits vous en apprendrez énormément et cela vous aidera beaucoup à avancer.

9. Partagez, diffusez

Je ne sais pas si vous êtes au courant mais les femmes sont moins écoutées au sein de notre société que les hommes. Un de vos rôles ne sera donc pas de parler à leur place pour faire entendre leur message (nope) mais de profiter de votre audience privilégiée pour les mettre en avant. C’est un peu comme si vous aviez la chance en tant qu’homme de disposer d’un panneau publicitaire sur l’avenue Rivoli. Eh bien votre rôle d’allié serait de proposer aux féministes qui n’ont pas cette chance d’utiliser ce panneau pour mettre un avant un contenu féministe, contenu malheureusement trop souvent ignoré sauf quand un homme se l’approprie. Donc diffusez un maximum, soyez un #relais efficace, partagez les découvertes que vous faites et le savoir que vous avec acquis.

10. Ne participez pas aux divergences d’opinion entre féministes

Oui il y a des sujets qui divisent. La question du genre par exemple amène souvent beaucoup de débats, celle de la sexualité aussi ou encore celle de l’industrie pornographique. Nous pouvons aussi avoir des divergences d’opinion sur la manière de mener nos combats. En fait tout peut être discuté et tout peut être source de conflits. Spoiler : les féministes ne partagent pas toutes le même avis. D’ailleurs il n’y a pas un féminisme mais bien des #féminismes.

Mais alors du coup que faire en tant qu’allié si on se retrouve au milieu d’un désaccord entre féministes ? Eh bien selon moi, en dehors des propos et des attitudes discriminantes (putophobie, islamophobie etc.) qui ne sont pas acceptables et qu’il faut clairement condamner, les alliés n’ont pas à intervenir dans des débats traitant de sujets féministes. En tant qu’homme ce n’est pas votre rôle de soutenir tel ou tel camp en prenant position pour, et donc aussi et surtout contre, certaines féministes. Vous avez votre liberté de pensée, mais n’intervenez pas : les féministes sont grandes, elles savent comment mener leurs débats internes, tout autant que leurs luttes, sans avoir besoin de l’aide des hommes.

11. Le trophée du meilleur allié

Je vois beaucoup trop d’allié·e·s, tous combats confondus, courir après les cookies pour… je ne sais quelles raisons à vrai dire. Et malheureusement cela conduit à des comportements parfois très toxiques avec des conséquences réelles sur nos luttes et les personnes qui militent. Personne ne veut de ces super wokies qui essaient d’être califes à la place du calife, qui occupent le devant la scène et crient plus fort que les autres pour montrer qu’iels sont les meilleur·e·s allié·e·s. Ce n’est pas une compétition, il n’y a rien à gagner. Et croyez-moi, en agissant ainsi vous risquez surtout de voir un jour les personnes concernées se rendre compte de votre petit manège et vous tomber sur le coin de la margoulette pour vous remettre à votre place. Et vous l’aurez mérité. On ne le répètera jamais assez : un bon allié sait quand il faut #rester_à_sa_place et #se_taire.

12. Connaissez votre cible

Vous n’avez pas à expliquer à une femme féministe en quoi son approche n’est pas la bonne parce que vous, vous pensez qu’il vaut mieux privilégier telle ou telle stratégie. Mais qu’en est-il des femmes qui tiennent des propos sexistes ? Voilà mon avis : ce n’est pas votre cible. Oui les femmes aussi sont sexistes, nous sommes élevées dans la même société que vous. Mais comprenez bien que ces femmes scient la branche sur laquelle elles sont assises, elles sont avant tout des victimes de la #société_patriarcale. Alors ce n’est pas à vous, privilégié, de venir les remettre à leur place. Laissez ce travail aux féministes si elles souhaitent s’en charger. Moi par exemple je m’en prends très rarement aux femmes qui racontent du caca sexiste. Mais je peux comprendre que certaines féministes n’arrivent pas à laisser passer des propos odieux. Quoi qu’il en soit, ce n’est pas votre affaire. Votre cible ce sont les hommes.

13. Un #engagement concret

Défendre les #droits_des_femmes c’est bien mais si, quand votre meilleur pote se permet de faire des #commentaires salaces sur la mini jupe de la serveuse du bistrot du coin, vous vous contentez d’un sourire complice parce que vous préférez respecter le bro code et ne pas prendre le risque de vous fâcher avec lui, alors vous continuez à profiter salement de vos privilèges sur le dos des femmes. Et ça ce n’est pas être un allié. Bien sûr personne ne vous demande de mettre votre sécurité alimentaire en péril mais soyons honnêtes : il y a beaucoup de choses que vous pouvez faire avant d’en arriver à quitter votre travail du jour au lendemain parce que vous avez appris que votre collègue était moins bien payée que vous à compétences égales.

Ce que je veux dire par là c’est que si votre engagement dans la lutte féministe se résume à de nobles pensées et à de beaux sentiments, cela n’a pas grand intérêt. Les hommes qui utilisent le féminisme uniquement pour s’acheter une bonne conscience et qui, dans la vie réelle font tout pour conserver leurs privilèges, font partie des individus que les féministes méprisent le plus (les fameux #profem, beurk). Nous, nous n’avons pas le choix, tous les jours nous affrontons une société qui nous est hostile. Vous voulez être un bon allié féministe ? Alors entrez dans l’arène et soyez prêt à mettre en danger, voire à renoncer à certains de vos privilèges. Soyez courageux et agissez concrètement.

14. Les potes, les collègues, les inconnus

Je ne vais pas évoquer dans cet articles les situations dangereuses, comme dans le cas d’une agression par exemple, des situations pour lesquelles il faut agir tout en évitant de se mettre soi-même en danger. Allié, pas allié, ce n’est pas la question. En tant qu’être humain il est important de porter assistance à une personne en détresse, même si ce n’est pas toujours facile.

Ce point étant clos, revenons à la vie de tous les jours. Je ne doute pas que vous vous trouverez face à d’innombrables situations où vous pourrez remettre des hommes à leur place, où vous pourrez leur expliquer en quoi leurs mots ou leur comportements sont problématiques. Un point de vigilance néanmoins : ne pas prendre la parole à la place d’une femme qui n’avait pas besoin de vous pour se défendre. Un allié n’est pas un chevalier blanc. Si vous êtes dans une situation où la femme ciblée par des attaques misogynes est présente, n’hésitez pas à proposer votre aide avant d’intervenir.

15. Encore du travail ?

Il est important que vous preniez conscience qu’il existe des femmes noires, des femmes grosses, des femmes transgenres, des femmes handicapées, des femmes pauvres etc. Beaucoup de femmes ne subissent pas une mais plusieurs oppressions à la fois, et cela rend leur vécu unique et les difficultés qu’elles traversent sont spécifiques. Si vous voulez être un bon allié, alors il vous faudra aussi comprendre comment fonctionnent les autres systèmes de domination car tout est interconnecté. Désolée de vous l’apprendre mais être un bon allié c’est le travail de toute une vie. Cela vaut aussi pour les féministes, pour n’importe quel·le militant·e, et pour tout être humain qui aspire à un monde plus juste. Mais promis, c’est exaltant et passionnant.

Alors hop hop hop, au travail !

▻https://paietonreloud.wordpress.com/2019/06/20/etre-un-bon-allie-du-feminisme

#à_lire

The Incompatibilities Between Generative AI and Art: Q&A with Ted Chiang

This past year, the Center for Digital Humanities celebrated its tenth anniversary with the theme “Humanities for AI.” Through this series of events, projects, and conversations, we explored how humanistic values and approaches are crucial to developing, using, and interpreting the field of AI.

As part of this initiative, we were thrilled to welcome award-winning writer Ted Chiang to Princeton on March 18 to present his talk “The Incompatibilities Between Generative AI and Art” with support from the AI Lab, Humanities Initiative, and Princeton Public Library. In this talk, he expanded on points from his essay “Why A.I. Isn’t Going to Make Art” in The New Yorker (August 2024). To delve deeper into topics such as artistic self-expression and art’s requirement that the creator make all the choices, as well as the tension between art and commerce, we invited Chiang to respond to a set of questions related to AI and its impact on humanities scholarship.

What does #Humanities for AI mean to you?

The goal of universities is to produce graduates who can be more than just workers at widget factories, and studying the humanities is an essential part of that. Capitalism’s goal is to turn the entire world into a widget factory, and AI is a powerful tool for achieving that. So I see Humanities for AI as an attempt to wrest the technology from the hands of capitalism and find uses for it other than extracting economic value from people.
In your opinion, has speculative fiction influenced the rise of generative AI?

Not directly. What we think of as generative AI only started around 2020 with programs like GPT-3 and DALL-E, and it wasn’t something that even people working in AI had anticipated; they simply discovered that their programs had some unexpected capabilities and decided to lean into them. While there have been science-fiction stories about machine-generated fiction and art in the past — some of which seem eerily prescient in retrospect — I don’t think anyone working in AI was aware of them or drawing inspiration from them.

If we zoom out from generative AI to consider AI more broadly, then I’d say speculative fiction has had a big role. The idea of the singularity — a point in time when machine intelligence exceeds human intelligence — was popularized by the science fiction writer Vernor Vinge. Vinge had an enormous influence on the Extropian community in the 1990s, and that community influenced AI research in the 2000s. I think it’s also important to note that it was a non-fiction essay of Vinge’s that was most influential, rather than his fiction. The practice of presenting fictional scenarios as non-fiction has now become the norm in Silicon Valley.

Do you envision scenarios where AI positively influences creative writing? What conditions do such possibilities require?

It’s hard for me to imagine a scenario where AI helps writers do good work. Writing involves very little overhead; it’s not like making a movie, where your budget determines what possibilities are available to you. You can write with a pencil and paper and do pretty much the same work as with a typewriter or a word processor. When you write, your medium is sentences, and I don’t know what it would look like to have a technology that gives you greater control over sentences. Because of that, writing is relatively unaffected by advances in technology. This is also why I don’t think the word processor has had a significant impact on creative writing; whatever changes we’ve seen in the novel over the last fifty years have probably been due to other cultural factors. I’ve read the claim that novels have gotten longer because of word processing, but I think even that has more to do with shifts in the publishing industry than with the increased ease of typing.

There might be certain creative possibilities opened up by explicitly using LLMs to write about LLMs, but I don’t see that becoming a widespread practice. There’s a form of visual art called scanography, which relies on the effects made possible by digital scanners. Without intending any insult, I think it’s fair to say that scanography is a niche genre. I’d say that generative AI has comparable potential for creative writing.

What advice do you have for college students who face the prospect of using generative AI in their studies?

Everyone should think carefully about using generative AI simply because the technology is built on environmental destruction, labor exploitation, and IP theft. College students should think extra carefully about it because, even if those other issues were magically resolved, using generative AI is largely incompatible with the purpose of education. In the talk I gave, I said, “When you’re a student at a university, you should think of yourself as an athlete in training, and the job you’ll do after you graduate is the sport you will compete in. You don’t know specifically which sport you will play, and neither do your professors. What your professors do know is that strength training will help you. That’s what essay writing is; it’s strength training for the brain. Using ChatGPT to write your essays is like bringing a forklift into the weight room; you are never going to improve your cognitive fitness that way.” Let me expand on that. Building strength requires exertion; if anyone offers you an exercise program that involves no exertion at all, you know it’s not going to be effective. The improvements that come from doing cognitive exercise are not as rapid as those that come from physical exercise, but they are just as real. Writing an essay is hard because it forces you to use your brain in ways you haven’t before, and that is precisely why it’s useful. Your job is not to turn in completed assignments; it’s to learn how to think. Turning in completed assignments can help you learn how to think, but only if you’re the one who completed them.

You ended your talk with a call for people to go out and create something meaningful to themselves or someone else. What is a creation you have read, seen, or experienced recently that has been meaningful to you?

The TV series ANDOR really impressed me. I don’t particularly care about the STAR WARS universe; the only reason I tried this series was because Tony Gilroy was involved. In terms of craft, the series is a marvel; the dialogue, performances, production design, and music are all excellent. But completely separate from that, I think it’s a remarkable depiction of what’s involved in fighting fascism. Critics have said that one reason for the original STAR WARS’ popularity was that, in the post-Vietnam era, it allowed Americans to feel good about themselves again by reminding them of “just wars” like the American Revolution or World War Two. What ANDOR does is more complicated and subversive. In the original movie, you could read the Empire as being a stand-in for Nazi Germany, but in ANDOR, it’s hard for me to read the Empire as being anything other than a stand-in for the United States.

About #Ted_Chiang

Ted Chiang’s fiction has won four Hugo Awards, four Nebula Awards, six Locus Awards, and the PEN/Malamud Award and has been reprinted in The Best American Short Stories. His first collection, Stories of Your Life and Others, has been translated into twenty-one languages, and the title story was the basis for the Oscar-nominated film Arrival. The New York Times chose his second collection, Exhalation, as one of the 10 Best Books of 2019. As a 2023 TIME100 Most Influential Person in AI, Chiang is described as “perhaps the world’s most celebrated living science-fiction author.”

▻https://cdh.princeton.edu/blog/2025/08/12/ted-chiang

Deux phrases notamment:
– “Your job is not to turn in completed assignments; it’s to learn how to think.”
– “Using ChatGPT to write your essays is like bringing a forklift into the weight room.”

#citation

–—

Ted Chiang

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/74/Chiang%2C_Ted_%28Portrait_by_Arturo_Villarrubia%29.jpg/800px-Chiang%2C_Ted_%28Portrait_by_Arturo_Villarrubia%29.jpg

Ted Chiang, né en 1967 à Port Jefferson, dans l’État de New York, est un auteur américain de science-fiction.

▻https://fr.wikipedia.org/wiki/Ted_Chiang

#incompatibilité #art #AI #intelligence_artificielle #IA #créativité #université #ESR #humanités #technologie #enseignement #capitalisme #GPT-3 #DALL-E #science-fiction #Vernor_Vinge #écrivains #littérature #écriture #scanographie
#à_lire

The role of the University is to resist AI

https://danmcquillan.org/images/Illich+Giulio-speech-bubbles+text-r.png

I would like to thank the Centre for Philosophy and Critical Thought for inviting me to give this seminar. This talk is titled ’The role of the University is to resist AI’, and takes as its text Ivan Illich’s ’Tools for Conviviality’.

AI’s impact on higher education come primarily from historical forces, not from its claim to be sci-fi tech from the future. Society can’t throw up its hands in shock as students outsource their thinking to simulation machines when fifty years of neoliberalism has masticated education into something homogenised, metricised and machinic. Meanwhile, so-called Ed Tech has claimed for decades that learning is informational rather than relational and ripe for technical disruption.

When Illich refers to tools, he’s taking this broader view. As he writes:

“I use the term ’tool’ broadly enough to include not only simple hardware such as drills, pots, syringes, brooms, building elements, or motors, and not just large machines like cars or power stations; I also include among tools productive institutions such as factories that produce tangible commodities like corn flakes or electric current, and productive systems for intangible commodities such as those which produce ’education,’ ’health,’ ’knowledge,’ or ’decisions’.”

I want to ask the question “What kind of tool is AI?”, to help determine whether Illich’s ideas can assist us in responding to it.
ai

Contemporary AI is a specific mode of connectionist computation based on neural networks and transformer models. AI is also a tool in Illich’s sense; at the same time, an arrangement of institutions, investments and claims. One benefit of listening to industry podcasts, as I do, is the openness of the engineers when they admit that no-one really knows what’s going on inside these models.

Let that sink in for a moment: we’re in the midst of a giant social experiment that pivots around a technology whose inner workings are unpredictable and opaque.

But there are some things we can be sure of, which is that the whole show depends on scale. None of the party tricks of latent space representations or next token predictions will work without tons of data or wall-to-ceiling computers, and if you want to beat the other lot you need more of all of it.

This means that AI is actually a giant material infrastructure with huge demands for energy, water and concrete, while the supply chain for specialised computer chips is entangled with geopolitical conflict. It also means that the AI industry will beg, borrow and steal, or basically just steal, all the text, images and audio that it can get its spidery hands on.

A marginal point of note for both AI and UK higher education was a recent outburst by former politician and Facebook exec Nick Clegg, who was complaining that copyright is killing the AI industry. Clegg being, of course, the man who betrayed his promise to scrap student fees in 2011, and is now betraying writers, artists and musicians.

In any case, scale is a core concern for Illich, and in Tools for Conviviality he writes:

“It is possible to identify a natural scale. When an enterprise grows beyond a certain point on this scale, it first frustrates the end for which it was originally designed, and then rapidly becomes a threat to society itself. These scales must be identified and the parameters of human endeavours within which human life remains viable must be explored.”
higher education

Generative AI’s main impact on higher education has been to cause panic about students cheating, a panic that diverts attention from the already immiserated experience of marketised studenthood. It’s also caused increasing alarm about staff cheating, via AI marking and feedback, which again diverts attention from their experience of relentless and ongoing precaritisation.

The hegemonic narrative calls for universities to embrace these tools as a way to revitalise pedagogy, and because students will need AI skills in the world of work. A major flaw with this story is that the tools don’t actually work, or at least not as claimed.

AI summarisation doesn’t summarise; it simulates a summary based on the learned parameters of its model. AI research tools don’t research; they shove a lot of searched-up docs into the chatbot context in the hope that will trigger relevancy. For their part, so-called reasoning models ramp up inference costs while confabulating a chain of thought to cover up their glaring limitations.

The way this technology works means that generative AI applied to anything is a form of slopification, of turning things into slop. However, where AI is undoubtedly successful is as a shock doctrine, as a way to further precaritise workers and privatise services.

This casts a different light on the way OpenAI, Anthropic and Google are circling higher education, dangling offers of educational LLM programmes that have already signed up the LSE, California State University and the whole of Estonia’s high school system. It brings to mind Illich’s warning about radical monopolies:

“I speak about radical monopoly when one industrial production process exercises an exclusive control over the satisfaction of a pressing need, and excludes nonindustrial activities from competition. The establishment of radical monopoly happens when people give up their native ability to do what they can for themselves and for each other, in exchange for something ’better’ that can be done for them only by a major tool.”
critical thought

More specifically, in light of today’s seminar what does this mean for critical thought?

The University of London is already promoting a tool that provides “personalised AI generated feedback in under 2 minutes ...including advice on critical thinking”. But thinking for yourself is a frictional activity not a statistical correlation. An AI-mediated essay plan has already missed the point by bypassing the student’s own capacity to develop and substantiate propositions about the world.

When similar AI was adopted by the LA Times to add journalistic balance to opinion pieces, it rebalanced an article about the KKK by clarifying the Klan as a product of white Protestant culture that was simply responding to societal changes.

There’s already research indicating students’ problem-solving and creativity can decline when they off-load cognition to chatbots. Google’s recently launched Gemini 2.5 Flash model even has a “thinking budget” feature that allows control over AI’s so-called reasoning levels, and boasts of reducing output costs by up to 600%.

Moreover, the more these models claim to be safe for education, the more they become machines for metapolitical control. Whatever ketamine-fuelled 3am tweak of the system prompt made Grok insist on discussing white genocide will be more powerfully nuanced when done by nice people who are applying ministry-approved fine tuning.

Critical thought is not something you can stochastically optimise, and I agree with Hannah Arendt that thoughtlessness is a precondition for fascism.
students

But what about the students? Aren’t we doing them a disservice if we don’t prepare them for a world of AI?

As soon as they leave university, they’re going to be faced with AI-powered recruitment apps that mashup deep learning and psychometrics to predict their future value to the company. In their white collar job they’ll use AI to write reports for management who’ll use AI to summarise them, while every chatbot interaction feeds analytics that assess their alignment with corporate goals.

They’ll constantly be faced by AI that fails to actually complete the task at hand, despite the CEO’s beliefs to the contrary, and will have to work overtime to backfill its failures. If they’re stressed or depressed they’ll be passed to AI-powered therapy bots optimised for workforce adaptation rather than for getting to the bottom of their distress.

According to a survey of 16-21 year olds by the British Standards Institution, 46% said they would rather be young in a world without the internet altogether. That’s the result of two decades of algorithmic toxicity; how long do you think it will take for them to feel the same about AI? And yet universities are falling over themselves to convince faculty and students alike that AI is the only possible future for higher education, and research funders only want to fund things that add AI instead of researching alternatives.

Any university with a focus on graduate employability should question the hype about workplace AI which, in the words of Microsoft’s own researchers, can result in the deterioration of cognitive faculties and leave workers atrophied and unprepared. Students already have a sackful of reasons to be disaffected from the world we’re bequeathing them; do we really want to find out what happens when we gaslight their doubts about the value of a synthetic education?

As Illich put it in Tools for Conviviality: “When ends become subservient to the tools chosen for their sake, the user first feels frustration and finally either abstains from their use or goes mad”

Or, as the 17 and 18 year olds from state schools rated less well by Ofsted’s crappy Covid spreadsheet put it more succinctly; “Fuck the algorithm”.
labour government

Whatever we or the students might feel about the role of the university, our political masters are quite clear that the only direction of travel is more AI.

This Labour government is possibly the most AI-pilled in the world, so at least they got their wish to be world leading at something. The AI Action Plan issued in January is a heady mix of nationalist vibes and startup pitch that’s going to 10x AI, while handing over land and the electricity grid to a rash of data centres in so-called AI Growth Zones.

Labour’s single political vision is growth through AI, where scaling tech will somehow stop people voting Reform or burning down immigrant hostels. This is a vision articulated by the Tony Blair Institute in reports titled ‘Governing in the Age of AI: A New Model to Transform the State’ and ’The Future of Learning: Delivering Tech-Enabled Quality Education for Britain’.

As an aside, as we all need a laugh in the face of this nonsense, their research into how many jobs would be replaced by AI included asking ChatGPT.

It does indeed seem that the chef’s kiss in the managerial dismantling of higher education is going to be from the lips of a chatbot. What’s just as bad is the way AI is being shoved into other vital services like there’s no tomorrow. The combination of the Data (Use and Access) Bill and the Fraud, Error and Recovery Bill are a literal recipe for repeating Australia’s ’robodebt’ disaster at scale. It’s like we’ve learned nothing from the Post Office Horizon IT scandal.

The Department of Work and Pensions is leading the charge in seeking algorithmic ways to optimise the disposability of the disabled, in line with government rhetoric about social burden. Deep learning has historical and epistemological connections to eugenics through its mathematics, its metrics and through concepts like AGI, and we shouldn’t be surprised if and when it gets applied in education to weed out ’useless learners’.

It looks increasingly like the twinning of the Labour government’s fear of Reform UK and its absolute commitment to AI are going to bring about the same fusion of high tech and reactionary politics as we’ve seen with MAGA and Silicon Valley.
resistance

I’m proposing that the role of the university is to resist AI, that is, to apply rigorous questioning to the idea that AI is inevitable.

This resistance can be based on environmental sustainability when looking at AI’s carbon-emitting data centres and their seizure of energy, water and land. It can be based on the defence of creativity when looking at the theft of creative work to train tools that then undermine those professions. It can be based on decolonial commitments when looking at AI’s outsourcing of exploitative labour to the global south, and its dumping of data centres in the midst of deprivation.

Resistance is necessary to preserve the role of higher education in developing a tolerant society. For the alternative, we only have to look at the resonances between right wing narratives and the ambitions of the tech broligarchy, resonances that are antiworker, antidemocratic, committed to epochal transformation, resentful and supremacist. Resonances which, channelled through a UK version of DOGE, will finish off university autonomy in the name of national growth and ideological alignment.

DOGE has provided a template for complete political and cultural rollback, exploiting AI’s brittle affordances to trash any pretence at social contract. What the so-called educational offers from AI companies are actually doing is a form of cyberattack, building in the pathways for the hacker tactic of ’privilege escalation’ to be used by future threat actors, especially those from a hostile administration.

This is why our resistance needs to be technopolitical. I’m proposing that higher education look towards thinkers like Ivan Illich for an alternative approach to assessing what kinds of tools are both pedagogical and convivial.
illich

Illich proposed what he called counterfoil research to reverse the kind of obsessive focus on the refinement of thoughtless mechanism so visible in the AI industry. He said that “Counterfoil research has two major tasks: to provide guidelines for detecting the incipient stages of murderous logic in a tool; and to devise tools and tool-systems that optimize the balance of life, thereby maximizing liberty for all.”

Illich’s purpose in Tools for Conviviality was “to lay down criteria by which the manipulation of people for the sake of their tools can be immediately recognized”. We can take advantage of subsequent efforts to define specific starting points, such as the Matrix of Convivial Technologies, which lays out a structured way for any group developing or adopting a technology to ask questions about key aspects such as relatedness (how does it affect relations between people?) and bio-interaction (how does the tech interact with living organisms and ecologies?).

What we need right now, instead of more soft soap about responsible AI or consultancy hype about future jobs, are institutes that assemble the emerging evidence of AI’s actual consequences across different material, social & political dimensions.

To stay relevant as spaces for higher education, universities will need to model the kind of social determination of technology which has been buried since the 1970s; the preemptive examination of tech’s value to society. As Illich says: “Counterfoil research must clarify and dramatize the relationship of people to their tools. It ought to hold constantly before the public the resources that are available and the consequences of their use in various ways”.
people’s councils

While Tools for Conviviality is a general argument that technology should be subject to social determination, and the Matrix of Convivial Technology gives us a set of specific starting points, it’s pretty clear that the drive to AI has already advanced from regulatory capture towards institutional and state capture.

In the UK we already have Palantir placed at the heart of the NHS, a military-intelligence company founded by Peter Thiel that openly espouses cultural supremacy. The UK exec is the grandson of Oswald Mosley and, after meeting Keir Starmer, he said of the Prime Minister “You could see in his eyes that he gets it”.

Instead of waiting for a liberal rules-based order to magically appear, we need to find other ways to organise to put convivial constraints into practice. I suggest that a workers’ or people’s council on AI can be constituted in any context to carry out the kinds of technosocial inquiry advocated for by Illich, that the act of doing so prefigures the very forms of independent thought which are undermined by AI’s apparatus, and manifests the kind of careful, contextual and relational approach that is erased by AI’s normative scaling.

When people’s councils on AI are constituted as staff-student formations they can mitigate the mutual suspicion engendered by AI. The councils are means by which to ask rigorous questions about the conviviality of AI and, as per Illich’s broad definition of tools, to ask about the conviviality of universities by applying the same set of criteria to both infrastructures.

They’re also be an opportunity to form coalitions with allies outside higher education whose work or lived experience relates to programmes of study, and is also being undermined by degenerative AI, from the software engineers in DeepMind and Microsoft concerned about the entanglement of AI with genocide to the health professionals who see funds diverted into shiny AI projects instead of fixing the basics.

It’s also clear that AI is flooding into primary and secondary education, both organically thanks to big tech, and systemically through government initiatives. We need practical collaboration between educators at all levels to challenge the way AI is flooding the zone, or the students of the future will be fully AI-cooked even before they make it to university.

More optimistically, it’s not so hard to imagine a near future where a course or programme that’s vocal about the way it’s limited or even eliminated AI will have additional appeal as an alternative to the current pathway where universities conclude that, thanks to AI, they don’t really need most lecturers, and then students come to the conclusion that, for similar reasons, they don’t really need the universities.

The function of people’s councils on AI is also to imagine a future for universities in societies heading for collapse, where the bridgeheads to a desirable future for all aren’t correlational computations but campuses and communities.
imagination

I want to conclude by emphasising that the proposition that the role of the university is to resist AI is not simply a defence of pedagogy, but an affirmation of the social importance of imagination.

The technopolitical transformation of which AI is a part isn’t simply a matter of market capture, but of a wider nihilism that seizes material and energy resources, driven by an unrelenting will to power and the reformulation of racial supremacy via algorithmically-mediated eugenics.

It’s important to talk about resistance as a way to find resonant struggles that can amplify each other. The capacity for resistance draws on the resources of independent thought and critical reflection which are the qualities I’ve argued are diluted or dissolved by a dependence on AI.

These qualities aren’t developed solely or mainly through time at university, and yet it is also true that students have often formed a catalytic part of many social movements. In some sense, and possibly despite itself, the university has been a space for developing collective forms of hope and imagination which are not only in short supply but are actively foreclosed by technogenic patterns of social and psychic ordering.

The role of the university isn’t to roll over in the face of tall tales about technological inevitability, but to model the forms of critical pedagogy that underpin the social defence against authoritarianism and which makes space to reimagine the other worlds that are still possible.

▻https://danmcquillan.org/cpct_seminar.html

#AI #IA #université #intelligence_artificielle #résistance #esprit_critique #imagination #pensée_critique #Ivan_Illich #convivialité #enseignement_supérieur #ESR #enseignement #à_lire #facultés_cognitives #capacités_cognitives #capacité_cognitive

AI myths

https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/549719332-a3f277/C8KNVuI2Fq9A/uFkyQ0B6tNebWXaTeORylMUrjrqPgwstErisqAjm.png

With every genuine advance in the field of ‘artificial intelligence,’ we see a parallel increase in hype, myths, misconceptions and inaccuracies. These misunderstandings contribute to the opacity of AI systems, rendering them magical, inscrutable and inaccessible in the eyes of the public.

▻https://www.aimyths.org
#déconstruction #mythe #idées-reçues #AI #IA #intelligence_artificielle #fact-checking #à_lire
#éthique #objectivité #biais #régulation

https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/530d83cd3-f15549/zXQtQgKXnuTr/IBxe2gzASuAS0jgCXol7JxX5LddB0s10qGQtgvrY.png https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/530d83cd3-f15549/ZQeEvJTnMj8F/U4esWi5jPjNpL3vFV8h4EDxnKQG6FEQHeO1bnN0m.png

▻https://mariewyttenbach.com/desinfox

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Sur les doubles/triples comptages des passages aux #frontières :

https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/530d83cd3-f15549/eub0SdcYkq70/aAuQERDdHfWR1WCQrrKEbKKNFCzD9aB5B28E3vef.png

https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/530d83cd3-f15549/LX91pJdA6WUu/c3n9kb7Fmnqcl1cFawCjza1iMbMTQieQ3NPc8U7P.png

Sur l’appel d’air...

https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/530d83cd3-f15549/P4BwSfguCYBZ/M0xZqPnSmOLskwvLEVhwAK5l7IcETs1F1D2tt15o.png

#préjugés #migrations #réfugiés #immigration #BD #bande_dessinée #fact-checking #ressources_pédagogiques #afflux #invasion #immigration_massive #liquide #vagues #discours #chiffres #statistiques #Frontex #passages #mondialisation #globalisation #sur-médiatisation #surestimation #perception #chiffres_relatifs #chiffres_absolus #welfare_state #aides_sociales #shopping_social #appel_d'air #protection_sociale #accès_aux_soins #régularisation #sans-papiers #à_lire #économie #peur #fantasmes

ping @karine4 @_kg_

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ajouté à la métaliste sur le lien entre #économie (et surtout l’#Etat_providence) et la #migration... des arguments pour détruire l’#idée_reçue : « Les migrants profitent (voire : viennent POUR profiter) du système social des pays européens »...
►https://seenthis.net/messages/971875

Gabor Maté, Naomi Klein, and Simone Zimmerman
22 févr. 2024 - documentary - Israelism - screening and discussion
▻https://www.youtube.com/watch?v=pTb87DQFLrA

L’extrait de Gabor Maté sous-titré en français par Caisses de grève:
▻https://twitter.com/caissesdegreve/status/1773278248677294528
▻https://video.twimg.com/ext_tw_video/1772957669965336576/pu/vid/avc1/1280x720/wGB7_TYWePymfC2i.mp4?tag=12

Une vraie #souveraineté_alimentaire pour la #France

Le mercredi 6 décembre 2023, la FNSEA sortait du bureau d’Elisabeth Borne en déclarant fièrement que l’État abandonnait son projet de taxer l’usage des pesticides et des retenues d’eau. Cela vient conclure une séquence historique. Le 16 novembre déjà, l’Europe reconduisait l’autorisation du glyphosate pour 10 ans. Et, six jours plus tard, abandonnait aussi l’objectif de réduction de 50 % de l’usage des pesticides à l’horizon 2030.

Comment en est-on arrivé là ? La question a été récemment posée dans un rapport de l’Assemblée nationale. En plus du #lobbying habituel de la #FNSEA et de l’état de crise permanent dans laquelle vivent les agriculteurs et qui rend toute #réforme explosive, la question de la souveraineté alimentaire – qui correspond au droit d’un pays à développer ses capacités productives pour assurer la sécurité alimentaire des populations – a joué un rôle clé dans cette dynamique.

La souveraineté alimentaire est ainsi devenue, depuis la crise du Covid et la guerre en Ukraine, l’argument d’autorité permettant de poursuivre des pratiques qui génèrent des catastrophes écologiques et humaines majeures. Il existe pourtant d’autres voies.

Le mythe de la dépendance aux #importations

De quelle souveraineté alimentaire parle-t-on ? Les derniers chiffres de FranceAgrimer montrent que notre « #dépendance aux importations » – comme aiment à le répéter les défenseurs d’un modèle intensif – est de 75 % pour le blé dur, 26 % pour les pommes de terre, 37 % pour les fruits tempérés ou 26 % pour les porcs.

Mais ce que l’on passe sous silence, c’est que le taux d’#autoapprovisionnement – soit le rapport entre la production et la consommation françaises – est de 148 % pour le blé dur, 113 % pour les pommes de terre, 82 % pour les fruits tempérés et 103 % pour le porc. Le problème de souveraineté alimentaire n’en est pas un. Le vrai problème, c’est qu’on exporte ce que l’on produit, y compris ce dont on a besoin. Cherchez l’erreur.

D’autres arguments viennent encore se greffer à celui de la souveraineté, dans un monde d’#interdépendances : la #France serait le « grenier à blé de l’Europe », il faudrait « nourrir les pays du Sud », la France serait « une puissance exportatrice », etc.

Au-delà de l’hypocrisie de certaines de ces affirmations – en effet, les #exportations des surplus européens subventionnés ont détruit tout un tissu productif, en Afrique de l’Ouest notamment – il ne s’agit pas là d’enjeux liés à la souveraineté alimentaire, mais d’enjeux stratégiques et politiques liés à la #compétitivité de certains produits agricoles français sur les marchés internationaux.

Comprendre : la France est la 6e puissance exportatrice de #produits_agricoles et agroalimentaires au monde et elle entend bien le rester.

Voir la #productivité de façon multifonctionnelle

S’il ne faut évidemment pas renoncer aux objectifs de #productivité_alimentaire nationaux, ces derniers gagneraient à être redéfinis. Car comment évoquer la souveraineté alimentaire sans parler des besoins en #eau pour produire les aliments, de la dépendance aux #énergies_fossiles générée par les #intrants de synthèse, de l’épuisement de la #fertilité des #sols lié à la #monoculture_intensive ou encore des effets du #réchauffement_climatique ?

Comment évoquer la souveraineté alimentaire sans parler des enjeux fonciers, de l’évolution du #travail_agricole (25 % des #agriculteurs sont en passe de partir à la retraite), du #gaspillage_alimentaire – qui avoisine les 30 % tout de même – des #besoins_nutritionnels et des #habitudes_alimentaires de la population ?

La #productivité_alimentaire doit dorénavant se conjuguer avec d’autres formes de productivité tout aussi essentielles à notre pays :

– la capacité de #rétention_d’eau dans les sols,

– le renouvellement des #pollinisateurs,

– le maintien des capacités épuratoires des milieux pour conserver une #eau_potable,

– le renouvellement de la #fertilité_des_sols,

– la régulation des espèces nuisibles aux cultures,

– ou encore la séquestration du carbone dans les sols.

Or, il est scientifiquement reconnu que les indicateurs de productivité relatifs à ces services baissent depuis plusieurs décennies. Pourtant, ce sont bien ces services qui permettront de garantir une véritable souveraineté alimentaire future.

La #diversification pour maintenir des rendements élevés

Une revue de littérature scientifique parue en 2020, compilant plus de 5000 études menées partout dans le monde, montrait que seules des stratégies de diversification des #pratiques_agricoles permettent de répondre à ces objectifs de #performance_plurielle pour l’agriculture, tout en maintenant des #rendements élevés.

Les ingrédients de cette diversification sont connus :

– augmentation de la #rotation_des_cultures et des #amendements_organiques,

– renoncement aux #pesticides_de_synthèse et promotion de l’#agriculture_biologique à grande échelle,

- réduction du #labour,

- diversification des #semences et recours aux #variétés_rustiques,

- ou encore restauration des #haies et des #talus pour limiter le ruissellement de l’#eau_de_pluie.

Dans 63 % des cas étudiés par ces chercheurs, ces stratégies de diversification ont permis non seulement d’augmenter les #services_écosystémiques qui garantissent la souveraineté alimentaire à long terme, mais aussi les #rendements_agricoles qui permettent de garantir la souveraineté alimentaire à court terme.

Les sérieux atouts de l’agriculture biologique

Parmi les pratiques de diversification qui ont fait leurs preuves à grande échelle en France, on retrouve l’agriculture biologique. Se convertir au bio, ce n’est pas simplement abandonner les intrants de synthèse.

C’est aussi recourir à des rotations de cultures impliquant des #légumineuses fixatrices d’azote dans le sol, utiliser des semences rustiques plus résilientes face aux #parasites, des amendements organiques qui nécessitent des couplages culture-élevage, et enfin parier sur la restauration d’un #paysage qui devient un allié dans la lutte contre les #aléas_naturels. La diversification fait ainsi partie de l’ADN des agriculteurs #bio.

C’est une question de #réalisme_économique. Les exploitations bio consomment en France deux fois moins de #fertilisant et de #carburant par hectare que les exploitants conventionnels, ce qui les rend moins vulnérables à l’évolution du #prix du #pétrole. En clair, l’agriculture biologique pourrait être la garante de la future souveraineté alimentaire française, alors qu’elle est justement souvent présentée comme une menace pour cette dernière du fait de rendements plus faibles à court terme.

Au regard des éléments mentionnés plus haut, il s’agit évidemment d’un #faux_procès. Nous sommes autosuffisants et nous avons les réserves foncières qui permettraient de déployer le bio à grande échelle en France, puisque nous sommes passé de 72 % du territoire dédié aux activités agricoles en 1950 à 50 % en 2020. Une petite partie de ces surfaces a été artificialisée tandis que la majorité a tout simplement évolué en friche, à hauteur de 1000 km2 par an en moyenne.

Par ailleurs, le différentiel de rendement entre le bio et le #conventionnel se réduit après quelques années seulement : de 25 % en moyenne (toutes cultures confondues) au moment de la conversion, il descend à 15 % ensuite. La raison en est l’apprentissage et l’innovation dont font preuve ces agriculteurs qui doivent en permanence s’adapter aux variabilités naturelles. Et des progrès sont encore à attendre, si l’on songe que l’agriculture bio n’a pas bénéficié des 50 dernières années de recherche en #agronomie dédiées aux pratiques conventionnelles.

Relever le niveau de vie des agriculteurs sans éroder le #pouvoir_d’achat des consommateurs

Mais a-t-on les moyens d’opérer une telle transition sans réduire le pouvoir d’achat des Français ? Pour répondre à cette question, il faut tout d’abord évoquer le #revenu des #agriculteurs. Il est notoirement faible. Les agriculteurs travaillent beaucoup et vivent mal de leur métier.

Or, on oublie souvent de le mentionner, mais le surcoût des produits bio est aussi lié au fait que les consommateurs souhaitent mieux rémunérer les agriculteurs : hors subventions, les revenus des agriculteurs bio sont entre 22 % et 35 % plus élevés que pour les agriculteurs conventionnels.

Ainsi, le consommateur bio consent à payer plus parce que le bio est meilleur pour l’environnement dans son ensemble (eau, air, sol, biodiversité), mais aussi pour que les paysans puissent mieux vivre de leur métier en France sans mettre en danger leur santé.

Par ailleurs, si le consommateur paie plus cher les produits bio c’est aussi parce qu’il valorise le #travail_agricole en France. Ainsi la production d’aliments bio nécessite plus de #main-d’oeuvre (16 % du total du travail agricole pour 10 % des surfaces) et est très majoritairement localisée en France (71 % de ce qui est consommé en bio est produit en France).

Cette question du #travail est centrale. Moins de chimie, c’est plus de travail des communautés humaines, animales et végétales. C’est aussi plus d’incertitudes, ce qui n’est évidemment pas simple à appréhender pour un exploitant.

Mais il faut rappeler que le discours sur le pouvoir d’achat des français, soi-disant garanti par le modèle hyper-productiviste de l’agriculture française, vise surtout à conforter les rentes de situations des acteurs dominants du secteur agricole. Car les coûts sanitaires et environnementaux de ce modèle sont payés par le contribuable.

Rien que le #traitement_de_l’eau, lié aux pollutions agricoles, pour la rendre potable, coûte entre 500 millions d’euros et 1 milliard d’euros par an à l’État. Or, ce que le consommateur ne paie pas au supermarché, le citoyen le paie avec ses #impôts. Le rapport parlementaire évoqué plus haut ne dit pas autre chose : la socialisation des coûts et la privatisation des bénéfices liés aux #pesticides ne sont plus tolérables.

Le bio, impensé de la politique agricole française

Une évidence s’impose alors : il semblerait logique que l’État appuie massivement cette filière en vue de réduire les coûts pour les exploitants bio et ainsi le prix pour les consommateurs de produits bio. En effet, cette filière offre des garanties en matière de souveraineté alimentaire à court et long terme, permet de protéger l’eau et la #santé des Français, est créatrice d’emplois en France. Il n’en est pourtant rien, bien au contraire.

L’État a promu le label #Haute_valeur_environnementale (#HVE), dont l’intérêt est très limité, comme révélé par l’Office français de la biodiversité (OFB). L’enjeu semble surtout être de permettre aux agriculteurs conventionnels de toucher les aides associés au plan de relance et à la nouvelle #PAC, au risque de créer une #concurrence_déloyale vis-à-vis des agriculteurs bio, d’autant plus que les #aides_publiques au maintien de l’agriculture biologique ont été supprimées en 2023.

La décision récente de l’État de retirer son projet de #taxe sur l’usage des pesticides créé aussi, de facto, un avantage comparatif pour le conventionnel vis-à-vis du bio. Enfin, rappelons que la Commission européenne a pointé à plusieurs reprises que la France était le seul pays européen à donner moins de subventions par unité de travail agricole aux céréaliers bio qu’aux conventionnels.

Ainsi, un céréalier bio français reçoit un tiers de subventions en moins par unité de travail agricole qu’un céréalier conventionnel, alors qu’en Allemagne ou en Autriche, il recevrait 50 % de #subventions supplémentaires. En France, l’État renonce aux taxes sur les pesticides tout en maintenant des #charges_sociales élevées sur le travail agricole, alors que c’est évidemment l’inverse dont aurait besoin la #transition_agroécologique.

Que peuvent faire les citoyens au regard de ce constat déprimant ? Consommer des produits bio malgré tout, et trouver des moyens de les payer moins cher, grâce par exemple à la #vente_directe et à des dispositifs tels que les #AMAP qui permettent de réduire le coût du transport, de la transformation et de la distribution tout autant que le gâchis alimentaire, les variabilités de la production étant amorties par la variabilité du contenu du panier.

Les agriculteurs engagés pour la #transition_écologique, de leur côté, peuvent réduire les risques associés aux variabilités naturelles et économiques en créant de nouvelles formes d’exploitations coopératives combinant plusieurs activités complémentaires : élevage, culture, transformation, conditionnement et distribution peuvent être organisés collectivement pour mutualiser les coûts et les bénéfices, mais aussi se réapproprier une part significative de la #chaîne_de_valeur laissée aujourd’hui au monde de l’agro-industrie et de la grande distribution.

Il ne s’agit pas d’une #utopie. De nombreux acteurs essaient de faire émerger, malgré les résistances institutionnelles, ces nouvelles pratiques permettant de garantir la souveraineté alimentaire de la France à long terme.

▻https://theconversation.com/une-vraie-souverainete-alimentaire-pour-la-france-220560
#foncier #industrie_agro-alimentaire #alimentation #collectivisation
#à_lire #ressources_pédagogiques

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▻https://www.tiktok.com/@4dayweek/video/7324346593899990274

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Employee well-being outcomes from individual-level mental health interventions : Cross-sectional evidence from the United Kingdom

Initiatives that promote mental well-being are formally recommended for all British workers, with many practices targeting change in individual workers’ resources. While the existing evidence is generally positive about these interventions, disagreement is increasing because of concerns that individual-level interventions do not engage with working conditions. Contributing to the debate, this article uses survey data (N = 46,336 workers in 233 organisations) to compare participants and nonparticipants in a range of common individual-level well-being interventions, including resilience training, mindfulness and well-being apps. Across multiple subjective well-being indicators, participants appear no better off. Results are interpreted through the job demands–resources theory and selection bias in cross-sectional results is interrogated. Overall, results suggest interventions are not providing additional or appropriate resources in response to job demands.

Quelques passages :

Problématique :

Specific mental well-being interventions either seek change in the individual or in the organisation (LaMontagne et al., 2007). Despite formal recommendations (National Institute for Health and Care Excellence [NICE], 2022) and evidence supporting the effectiveness of organisational change and work redesign on improving worker well-being (Fox et al., 2022; Lovejoy et al., 2021), interventions that target the individual worker are most common.

The benefits of individual-level approaches have been extensively researched, as well as increasingly debated. There is a large scholarship of experimental work testing the effects of participation in initiatives, with systematic reviews of controlled trials for stress management (e.g., LaMontagne et al., 2007), resilience training (Joyce et al., 2018), mindfulness (Michaelsen et al., 2023) and more. Despite the apparent scale, there are continual calls for more evidence from practitioners and academic researchers, led in part by technical, methodological limitations, but also a desire for more realist evaluation (Kowalski & Loretto, 2017; Nielsen & Miraglia, 2017). Disagreement has risen around the effectiveness of individual-level strategies when compared with organisational change, with suggestions that individual-level interventions are just easier to evaluate, misguided if they do not address working conditions and then take positive change for granted. Alongside these empirical concerns is a strategic and normative critique from sociologists and industrial relations scholars, with many criticisms levelled at such practices’ propagation of, in the words of trade unions (Trade Union Congress, 2018), ‘changing the worker, and not the workplace’. Others go further, arguing individualised well-being initiatives are more interested in social control than with improving well-being (Foster, 2018; Murphy & MacMahon, 2022), with qualitative organisational research substantiating some of these fears (Holmqvist & Maravelias, 2011; Islam et al., 2022; Zoller, 2004). While a management strategy could be a tool of social control and yet still improve subjective well-being outcomes, these criticisms highlight that evaluations are political, not only technical.

conclusion :

The results in this article pose a challenge to the popularity and legitimacy of individual-level mental well-being interventions like mindfulness, resilience and stress management, relaxation classes and well-being apps. I find little evidence in support of any benefits from these interventions with even some small indication of harm that would confirm fears from critics (e.g., Frayne, 2019; Lovejoy et al., 2021). Employee volunteering opportunities do offer one possible exception, but the estimated effects are small, probably selection-biased and these initiatives would not engage with the job demands and resources central to theoretical and empirical understandings of work well-being. Finally, this article also contributes, at a high level through survey data, to the study of ‘what works’, as well as expanding this question to consider ‘for whom and in what circumstances’ (Nielsen & Miraglia, 2017). Future research ought to evaluate if individual-level interventions are effective alongside organisational change, or whether improvements in working conditions are a superior alternative (Bakker et al., 2023; Kelloway et al., 2023; Lovejoy et al., 2021). A combination of approaches could benefit workers by, if implemented well, enhancing job resources whilst also mitigating job demands.

Beyond research, this article also has important repercussions for policy on workers’ well-being. As it stands, it seems premature to recommend individual-level interventions to all workers (e.g. NICE, 2022). I concur with reviewers of the field that organisational interventions, such as changes to scheduling, management practices, staff resources, performance review or job design (Fox et al., 2022), appear more beneficial for improving well-being (Lovejoy et al., 2021). Recommendations from the likes of NICE (2022) and Stevenson and Farmer (2017) do acknowledge the importance of working conditions, but more emphasis must be placed on the greater benefits of organisational rather than individual change, as well as on the importance of high-quality intervention implementation.

▻https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/irj.12418

#bien-être #travail #changements #développement_personnel #organisation #à_écouter #à_lire #well-being #management #relaxation #stress #résilience

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